Providing differentiated services, congestion management, and deadlock freedom in dragonfly networks with adaptive routing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary The number of endnodes in high‐performance computing systems has grown significantly in the last years. Hence, the interconnection network has become an essential issue as it may end up being the system bottleneck if it is not properly designed. In that sense, the Dragonfly topology has become very popular for interconnecting high‐performance computing systems in the last years because it offers high performance at an affordable cost. However, when using deterministic minimal‐path routing, this topology is not able to offer a high performance under certain traffic conditions. This problem can be solved by using oblivious or adaptive routing. However, there are no congestion management techniques specially tailored to Dragonfly topologies using oblivious or adaptive routing. Note that in congestion situations, the Dragonfly performance may drop because of the head‐of‐line blocking effect. This effect could be even more dangerous in systems where several applications with different priorities coexist. In this work we propose several techniques especially designed for providing differentiated services and congestion management in Dragonfly networks using oblivious or adaptive routing. First, we propose the hierarchical 3‐level queuing queuing scheme, which configures several virtual channels distributed into 3 virtual networks to reduce the head‐of‐line blocking while deadlocks derived from the routing algorithm are prevented. Second, we extend hierarchical 3‐level queuing to provide differentiated services through 2 different solutions. Finally, some experiments are performed to show the benefits obtained by using the proposed techniques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle