A High-Speed, Scalable, and Programmable Traffic Manager Architecture for Flow-Based Networking
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a programmable and scalable traffic manager (TM) architecture, targeting requirements of high-speed networking devices, especially in the software-defined networking context. This TM is intended to ease the deployability of new architectures through field-programmable gate array (FPGA) platforms and to make the data plane programmable and scalable. Flow-based networking allows treating traffic in terms of flows rather than as a simple aggregation of individual packets, which simplifies scheduling and bandwidth allocation for each flow. Programmability brings agility, flexibility, and rapid adaptation to changes, allowing to meet network requirements in real-time. Traffic management with fast queuing and reduced latency plays an important role to support the upcoming 5G cellular communication technology. The proposed TM architecture is coded in C++ and is synthesized with the Vivado High-Level Synthesis tool. This TM is capable of supporting links operating beyond 40 Gb/s, on the ZC706 board and XCVU440-FLGB2377–3-E FPGA device from Xilinx, while achieving 80 Gb/s and 100 Gb/s throughput, respectively. The resulting placed and routed design was tested on the ZC706 board with its embedded ARM processor controlling table updates.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».