Perfect is the Enemy of Good: Lloyd-Max Quantization for Rate Allocation in Congestion Control Plane
Notice bibliographique
Résumé
Decoupling congestion control plane from datapath can expedite the development of new congestion control solutions. It also creates opportunities for explicit rate allocation schemes. Dealing with large numbers of flows remains a major challenge. Max-min fairness – the gold standard for flow rate allocation – has a running complexity proportional to the number of flows, which might be prohibitive in large-scale networks.To accelerate explicit rate allocation, we present solutions using rate quantization, i.e. mapping the continuous range of flow rates to a small number of bins. We use Lloyd-Max, a quantization method that generates bins according to the distribution of flow rates, to dynamically adjust the quantization bins over time. Our experimental evaluation shows that the distortion caused by this quantization scheme is small, and can be negligible compared to intrinsic errors in measuring and enforcing rates in current solutions.We also show that rate quantization can significantly speed up max-min fair rate allocation, reducing the run-time by 70 − 95%. Besides, Lloyd-Max quantization using recent history of flow rates performs close to the case when we have access to the exact current (or future) rates. This is an interesting observation as it obviates the need for complex techniques that try to predict future rates.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».