P4Muse: Enabling Modular P4 Programming via Compiler-Managed Code Merging Without Syntax Modifications
Notice bibliographique
Résumé
Domain-specific programming languages such as P4 enable flexible and high-performance packet processing for programming network data planes. However, many P4 programs remain monolithic, limiting the development of modular and reusable protocols and libraries. Introducing modularity to P4 has proven challenging, as existing approaches—such as trans-compilers and virtualization—often sidestep direct integration with the P4 language and compiler, constraining backward compatibility and extensibility. This paper introduces P4Muse (P4 Modularity and Unification for Seamless Extensibility), an open-source P4C compiler extension that enhances the modularity of P4 without requiring new syntax or annotations. P4Muse is developed by integrating new compiler passes for automatic code merging, fostering modular design and reuse. We demonstrate its benefits through three classes of use cases that support P4 modularity, enabling code reusability, data plane pipeline composition, and vendor-customer compatibility. Six case studies explore these using the V1Model architecture and the BMv2 software switch. Our results show that P4Muse effectively supports modular P4 program development without altering existing P4 syntax, providing a robust solution that significantly improves code reusability, flexibility, and extensibility while maintaining backward compatibility.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».