An Absorbing Markov Chain Based Model to Solve Computation and Communication Tradeoff in GPU-Accelerated MDRUs for Safety Confirmation in Disaster Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
The fast increasing chip processing capacities driven by the Moore's Law have encouraged the academia and industry to consider more about general hardware architectures since they allow the repeated use for multiple purposes through the installations of applications. Some techniques utilizing the general hardware architectures have been developed to improve the flexibility of computer networks, such as the Software Defined Networking (SDN) and the Network Functions Virtualization (NFV). For these networks, the applications are required to be computation/communication-efficient since the installed applications share the hardware. In this paper, we study the resource-limited disaster recovery networks constructed by the Movable and Deployable Resource Units (MDRUs) which consist of various general computation platforms. We propose an efficient safety confirmation method through the photo sharing by the survivors. In the proposal, the Absorbing Markov Chain is utilized to model the safety confirmation process, transition matrix of which can be adopted to choose the suitable photo size for optimizing the traffic overhead and buffer consumption. Through periodical update of the photo database, unnecessary packet transmissions can be further avoided with reasonable sacrifice of the computation overhead. To expedite the computation, the GPU-accelerated MDRU is considered to conduct the matrix calculations in a parallel fashion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».