We focus on designing Peer-to-Peer (P2P) networks that enable efficient communication. Over the last two decades, there has been substantial algorithmic research on distributed protocols for building P2P networks with various desirable properties such as high expansion, low diameter, and robustness to a large number of deletions. A key underlying theme in all of these works is to distributively build a \emph{random graph} topology that guarantees the above properties. Moreover, the random connectivity topology is widely deployed in many P2P systems today, including those that implement blockchains and cryptocurrencies. However, a major drawback of using a random graph topology for a P2P network is that the random topology does not respect the \emph{underlying} (Internet) communication topology. This creates a large \emph{propagation delay}, which is a major communication bottleneck in modern P2P networks. In this paper, we work towards designing P2P networks that are communication-efficient (having small propagation delay) with provable guarantees. Our main contribution is an efficient, decentralized protocol, $\textsc{Close-Weaver}$, that transforms a random graph topology embedded in an underlying Euclidean space into a topology that also respects the underlying metric. We then present efficient point-to-point routing and broadcast protocols that achieve essentially optimal performance with respect to the underlying space.


翻译:本文聚焦于设计能够实现高效通信的对等网络。过去二十年间,针对构建具有高扩展性、低直径以及对大量节点删除具有鲁棒性等理想特性的对等网络,已有大量关于分布式协议的算法研究。这些工作的一个核心主题是分布式地构建一种能够保证上述特性的随机图拓扑。此外,这种随机连接拓扑已广泛应用于当今许多对等系统中,包括实现区块链和加密货币的系统。然而,在对等网络中使用随机图拓扑的一个主要缺陷在于,随机拓扑未能充分考虑底层通信拓扑,这导致了巨大的传播延迟,成为现代对等网络中的主要通信瓶颈。本文致力于设计具有可证明保证的通信高效型对等网络。我们的主要贡献是提出了一种高效的分布式协议 $\textsc{Close-Weaver}$,该协议能够将嵌入底层欧几里得空间的随机图拓扑转换为同时尊重底层度量的拓扑。随后,我们提出了高效的点对点路由和广播协议,这些协议在底层空间上实现了近乎最优的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

P2P:IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing。 Explanation:IEEE对等计算国际会议。 Publisher:IEEE。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/p2p/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员