Lower-Latency Screen Updates over QUIC with Forward Error Correction
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.
Notice bibliographique
Résumé
There are workloads that do not need the total data ordering enforced by the Transmission Control Protocol (TCP). For example, Virtual Network Computing (VNC) has a sequence of pixel-based updates in which the order of rectangles can be relaxed. However, VNC runs over the TCP and can have higher latency due to unnecessary blocking to ensure total ordering. By using Quick UDP Internet Connections (QUIC) as the underlying protocol, we are able to implement a partial order delivery approach, which can be combined with Forward Error Correction (FEC) to reduce data latency. Our earlier work on consistency fences provides a mechanism and semantic foundation for partial ordering. Our new evaluation on the Emulab testbed, with two different synthetic workloads for streaming and non-streaming updates, shows that our partial order and FEC strategy can reduce the blocking time and inter-delivery time of rectangles compared to total delivery. For one workload, partially ordered data with FEC can reduce the 99-percentile message-blocking time to 0.4 ms versus 230 ms with totally ordered data. That workload was with 0.5% packet loss, 100 ms Round-Trip Time (RTT), and 100 Mbps bandwidth. We study the impact of varying the packet-loss rate, RTT, bandwidth, and CCA and demonstrate that partial order and FEC latency improvements grow as we increase packet loss and RTT, especially with the emerging Bottleneck Bandwidth and Round-Trip propagation time (BBR) congestion control algorithm.
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 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 | 0,001 | 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 découle