W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Switching Fabric Control with AI and ML Support

Autorzy

[ 1 ] Instytut Sieci Teleinformatycznych, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2024

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Streszczenie

EN In this paper, I present a new way to improve the statistics of control algorithms for blocking log2N switching fabrics. The specific graph form of the internal state representation allows creating tags for machine learning and artificial intelligence systems for decision analysis. The proposed system of graphs represents the internal state of fabric, configuration of connections, and the relation between following states is also modeled and prepared for further analysis. Two types of analysis are presented: static - where simulations create connections, allowing for the preparation of more effective algorithms, and real-life - where real traffic is monitored, and decisions are made based on learned patterns, their weights, and the quality of results. Both are implemented on Virtex V - the main hardware FPGA chip of NetFPGA Card.

Strony (od-do)

437 - 440

DOI

10.1109/PerComWorkshops59983.2024.10503100

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/10503100

Książka

PerCom 2024 Workshops and Affiliated Events

Zaprezentowany na

The 22nd IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, PerCom 2024, 11-15.03.2024, Biarritz, France

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

200

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.