JavaShuo
栏目
标签
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 2016] RDMA over Commodity Ethernet at Scale
时间 2021-01-05
标签
RDMA
rdma
栏目
CSS
繁體版
原文
原文链接
本文主要解决的问题是在RoCEv2体系中,基于VLAN的PFC的拥塞控制是逐跳工作的,源和目的服务器之间可能有多跳,如果有持续的网络拥塞,PFC暂停帧会从阻塞点传播并返回到源,这就会导致诸如unfairness和victim flow的问题。因此作者提出了基于DSCP的优先级流量控制机制PFC,替换掉PCP和VID来确保大规模部署。 Abstract 在过去一年半的时间,我们已经
>>阅读原文<<
相关文章
1.
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 2015] Congestion Control for Large-Scale RDMA
2.
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 19] Elasticutor:Rapid Elasticity for Realtime Stateful Stream Processing
3.
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 2015] TIMELY RTT-based Congestion Control for the Datacenter
4.
The First Takeoff of a Biologically Inspired At-Scale Robotic Insect-论文1翻译
5.
VGG论文翻译
6.
HDMI Extender over Ethernet
7.
【论文】Tishby‘s talk about Information Bottleneck 翻译(一)
8.
一周一论文(翻译 总结)— [SOCC 14] DaRPC: Data Center RPC 基于RDMA的高性能通信RPC
9.
一周一论文(翻译 总结)— [Eursys 17] RFP When RPC is Faster than Server-Bypass with RDMA
10.
VGGNet论文翻译—Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
更多相关文章...
•
一对一关联查询
-
MyBatis教程
•
MySQL唯一约束(UNIQUE KEY)
-
MySQL教程
•
RxJava操作符(一)Creating Observables
•
Kotlin学习(一)基本语法
相关标签/搜索
论文翻译
一翻
scale
sigmod
rdma
commodity
周一
一周
好文翻译
外文翻译
CSS
Docker教程
Docker命令大全
MySQL教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Window下Ribbit MQ安装
2.
Linux下Redis安装及集群搭建
3.
shiny搭建网站填坑战略
4.
Mysql8.0.22安装与配置详细教程
5.
Hadoop安装及配置
6.
Python爬虫初学笔记
7.
部署LVS-Keepalived高可用集群
8.
keepalived+mysql高可用集群
9.
jenkins 公钥配置
10.
HA实用详解
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 2015] Congestion Control for Large-Scale RDMA
2.
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 19] Elasticutor:Rapid Elasticity for Realtime Stateful Stream Processing
3.
一周一论文(翻译)——[SIGMOD 2015] TIMELY RTT-based Congestion Control for the Datacenter
4.
The First Takeoff of a Biologically Inspired At-Scale Robotic Insect-论文1翻译
5.
VGG论文翻译
6.
HDMI Extender over Ethernet
7.
【论文】Tishby‘s talk about Information Bottleneck 翻译(一)
8.
一周一论文(翻译 总结)— [SOCC 14] DaRPC: Data Center RPC 基于RDMA的高性能通信RPC
9.
一周一论文(翻译 总结)— [Eursys 17] RFP When RPC is Faster than Server-Bypass with RDMA
10.
VGGNet论文翻译—Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
>>更多相关文章<<