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Enregistrement W3209605964 · doi:10.1145/3458817.3476140

SEEC: stochastic escape express channel

2021· article· en· W3209605964 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkNetwork packetRouterDeadlockThroughputTraverseDistributed computingOperating systemWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allocating a free buffer before moving to the next router is a fundamental tenet for packet movement in NoCs. Often, to solve head of line blocking and avoid deadlock, NoCs are provisioned with significant buffer resources in the form of virtual channels (VC) which consume area and power. We introduce stochastic escape express channels (SEEC) to enhance performance and avoid deadlock with dramatically fewer buffers than state-of-the-art NoCs. The network interfaces in SEEC periodically send special tokens called seekers to find packets destined for them and upgrade them to use a novel flow control called Free-Flow (FF). FF-packets traverse the network minimally from link to link, bypassing routers (bufferlessly) to the destination. As a result, FF-packets bypass regions of congestion in the NoC without needing more buffers. Furthermore, any deadlock that a FF-packet was originally involved in is guaranteed to break, without requiring turn restrictions or extra VCs. We also present an extension called multi-SEEC (mSEEC) that enables multiple simultaneous non-intersecting FF-packet traversals to enhance throughput further. We implement and evaluate SEEC and mSEEC on a mesh over a range of synthetic workloads and real applications and observe 34--40% reduction in average packet latency for real applications and 10--50% average improvement in throughput for synthetic traffic over the state-of-the-art at 1/6th the area/power budget.

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 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 enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,900

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,228 · 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