Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the important factors that governs the performance of a parallel computer system is the algorithm that determines the routing of messages in the interconnection network. There have been a number of routing algorithms proposed in the literature for various interconnection networks. The objective of this paper is to present a scheme for classification of routing algorithms on direct networks. The classification scheme is based on five main categories: hardware specification, destination type, worst-case characteristics, fault-tolerance, and performance. To illustrate its use, we have applied it to several previously proposed routing algorithms. It is shown that the scheme serves as a powerful tool in comparing the performance features of routing algorithms for direct networks. The taxonomy summarizes routing techniques, showing what features it lacks, and where extension would be worthwhile. For example, we observe (by classifying it) that Algorithm A1 is an effective hypercube routing algorithm; however, its large header size causes it to perform poorly. This leads to an improvement that drastically reduces the header size. Furthermore, we see how one can combine routing algorithms to create general hybrid strategies. We thus hope that our classification scheme will facilitate research in the area of routing algorithm development. 1 Introduction The implementation of many parallel and distributed algorithms on multiprocessor systems requires intensive communications between processors 1;2;3;4. Consequently, one of the dominating factors that governs the performance of a parallel computer system is the underlying interconnection network and the associated algorithms that determine the routing of messages from one processor to another. Static interconnection networks, also known as direct networks 1, are a popular class of interconnection networks which are characterized by static links (or channels) conforming to a specific topology. Direct networks have been employed in many commercial parallel machines such as the Cray T3E, CM-5, Tera supercomputer, nCUBE, and Intel Paragon, iPSC and iWarp 1;5.
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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 ».