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在高速网卡中实现可编程传输协议

摘要:数据中心网络协议栈正在转向硬件,以在低延迟和低CPU利用率的情况下实现100 Gbps甚至更高的数据速率。但是,NIC中络协议栈的硬连线方式扼杀了传输协议的创新。本文通过设计Tonic(一种用于传输逻辑的灵活硬件架构)来实现高速网卡中的可编程传输协议。在100Gbps的速率下,传输协议必须每隔几纳秒在NIC上仅使用每个流状态的几千比特生成一个数据段。通过识别跨不同传输协议的传输逻辑的通用模式,我们为传输逻辑设计了一个高效的硬件“模板”,该模板在使用简单的API编程的同时可以满足这些约束。基于FPGA的原型系统实验表明,Tonic能够支持多种协议的传输逻辑,并能满足100Gbps背靠背128字节数据包的时序要求。也就是说,每隔10 ns,我们的原型就会为下游DMA流水线的一千多个活动流中的一个生成一个数据段的地址,以便获取和传输数据包。

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《机器学习》笔记-概率图模型(14)

如今机器学习和深度学习如此火热,相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学,一定也想参与其中。不管是出于好奇,还是自身充电,跟上潮流,我觉得都值得试一试。对于自己,经历了一段时间的系统学习(参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》),现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书,并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录,同时,也会增加自己的理解,包括过程中的疑问,并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合,使得知识不只是停留在理论层面,而是能够更好的指导实践。记录笔记,一方面,是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面,相信这个系列学习过程的记录,也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录

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