Toward Fair and Efficient Congestion Control: Machine Learning Aided Congestion Control (MLACC)
Notice bibliographique
Résumé
Emerging inter-datacenter applications require massive loads of data transfer which makes them sensitive to packet drops, high latency, and fair resource sharing. However, current congestion control (CC) protocols do not guarantee the optimal outcome of these metrics. In this paper, we introduce a new CC technique, Machine Learning Aided Congestion Control (MLACC), that combines heuristics and machine learning (ML) to improve these three network metrics. The proposed technique achieves a high level of fairness, minimum latency, and minimum drop rate. ML is utilized to estimate the ratio of the available bandwidth of the bottleneck link while the heuristic uses this ratio to enable end-points to cooperatively limit the shared bottleneck link utilization under a predefined threshold in order to minimize latency and drop rate. The key to achieving the desired fairness is using the gradient of the link utilization to control the sending rate. We compared MLACC to BBR (which is at least on par with the state-of-the-art ML-based techniques) as a base case in different network settings. The results show that MLACC can achieve lower and more stable end-to-end latency (25% to 52% latency saving). It also significantly reduces packet drop rates while attaining a higher fairness level. The only cost for these advantages is a small throughput reduction of less than 3.5%.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».