How do we assess a new Internet congestion control (CC) design? How do we compare it with other existing schemes? Under what scenarios and using what network parameters? These are just a handful of simple questions coming up every time a new CC design is going to be evaluated. Interestingly, the number of specific answers to these questions can be as large as the number of CC designers. In this work, we aim to highlight that the network congestion control, as a hot and active research topic, requires a crystal clear set(s) of \textit{CC Benchmarks} to form a common ground for quantitatively comparing and unambiguously assessing the strengths and weaknesses of a design with respect to the existing ones. As a first step toward that goal, we introduce general benchmarks that can capture the different performance of the existing Internet CC schemes. Using these benchmarks, we rank the Internet CC algorithms and illustrate that there is still lots of room for more innovations and improvements in this topic.


翻译:如何评估新的互联网拥塞控制(CC)设计方案?如何将其与现有方案进行比较?在哪些场景下以及使用哪些网络参数进行评估?每当一个新的拥塞控制设计方案需要评估时,这些简单的问题都会反复出现。有趣的是,对这些问题的具体答案数量可能与拥塞控制设计者的数量一样多。本文旨在强调,作为活跃的研究热点,网络拥塞控制需要一套清晰明确的《CC基准测试集》,以形成共同基础,用于定量比较和明确评估新设计相对于现有方案的优缺点。为实现这一目标,我们首先提出了能够捕捉现有互联网CC方案不同性能的通用基准。利用这些基准,我们对互联网CC算法进行了排名,并表明该领域仍有大量创新和改进空间。

0
下载
关闭预览

相关内容

CC:Computer Communications。 Explanation:计算机通信。 Publisher:Elsevier。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/comcom/
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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
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
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月8日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
27+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
0+阅读 · 34分钟前
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
相关VIP内容
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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11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
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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月8日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
27+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23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
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
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