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P2 IncBricks

IncBricks:数据中心网内计算探索
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2017匹配度 1/10 · 该论文研究数据中心网内计算与可编程网络设备上的计算卸载,属于网络与体系结构方向,与用户关注的静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析和贝叶斯程序分析均无直接关联。引用 182 inbox
Ming Liu, Liang Luo, Jacob Nelson, Luis Ceze, Arvind Krishnamurthy, Kishore Atreya
crossref: 2026-09-12dblp: 2026-09-12

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一句话:面向数据中心网内计算,探讨在可编程网络设备上卸载计算以降低延迟、流量与能耗。

论文关注可编程网络设备兴起与数据中心流量增长所催生的网内计算。将计算卸载到交换机、网络加速器或中间盒,可让网络请求就地低延迟处理,减少数据中心流量并缓解拥塞,还可让服务器低功耗运行以节能。然而,现有交换机技术不提供通用计算能力,且商用数据中心网络具有层次化 fat-tree、多路径等复杂性,使数据中心内实现网内计算面临挑战。标题 IncBricks 指向对此问题的系统探索;但给出的摘要未展开其具体设计、实现与评估结果。

问题
在数据中心的可编程网络设备上实现网内计算,以低延迟处理请求、减少流量拥塞并节能,同时克服交换机通用计算能力不足与网络拓扑复杂的问题。
方法
给出的摘要仅描述网内计算的动机与挑战,未说明 IncBricks 的具体方法、系统设计或实现机制。
评估
摘要未提供评估设置与结果,无法从现有信息总结其性能收益。
原文摘要(Abstract)

The emergence of programmable network devices and the increasing data traffic of datacenters motivate the idea of in-network computation. By offloading compute operations onto intermediate networking devices (e.g., switches, network accelerators, middleboxes), one can (1) serve network requests on the fly with low latency; (2) reduce datacenter traffic and mitigate network congestion; and (3) save energy by running servers in a low-power mode. However, since (1) existing switch technology doesn't provide general computing capabilities, and (2) commodity datacenter networks are complex (e.g., hierarchical fat-tree topologies, multipath communication), enabling in-network computation inside a datacenter is challenging.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) · DBLP

BibTeX
@inproceedings{LiuLNCKA17,
  title = {IncBricks},
  author = {Ming Liu and Liang Luo and Jacob Nelson and Luis Ceze and Arvind Krishnamurthy and Kishore Atreya},
  booktitle = {ASPLOS},
  year = {2017},
  doi = {10.1145/3037697.3037731}
}