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Enregistrement W2907405805 · doi:10.22215/etd/2016-11499

Building Dynamic and Energy-Efficient Datacenters with Passive Optical Devices

2016· dissertation· en· W2907405805 sur OpenAlexaff
Pei Jin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl reconfigurationComputer scienceOverhead (engineering)Optical switchRackLeverage (statistics)Computer networkPassive optical networkTransceiverEfficient energy useOptical performance monitoringElectronic engineeringEngineeringEmbedded systemWavelength-division multiplexingTelecommunicationsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most datacenter network designs overwhelmingly use expensive and power-consuming electronic switches or expensive active optical switches with long reconfiguration time. In this thesis, we explore architectural solutions to leverage the design elements of Passive Optical Cross-Connection Networks with Multiple Planes (POXN/MPs) and Passive Optical Cross-Connection Networks with Multiple Planes and Bundled Ports (POXN/MP-BPs), both of which consist primarily of passive optical fabrics and optical transceivers that replace groups of switches in either hierarchical or recursively defined networks. Through simple physical interconnections, our proposed architectures allow datacenters to incrementally scale up in network capacity and scale out in total number of racks with low cost and power consumption. To lower overhead and adapt to the types of real datacenter scenarios that are possible with POXN/MP-BPs, we propose the new Multiple Channels with Bundled Ports Distributed Access Protocol (MCBDAP), which benefits applications involving higher proportions of inter-rack traffic than intra-rack traffic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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