Taurus: 面向机器学习的数据面架构（下）
5.2. 端到端性能5.2.1. Taurus 测试环境为了评估 Taurus 的端到端性能，我们使用工业标准的 SDN 工具、Tofino 交换机以及实现了 MapReduce 模块的 FPGA 建立了一个测试平台，如图 12 所示。基于该测试平台，可以看到 Taurus 以每包为基础进行决策，比传统控制面机器学习解决方案更快，并且具有更大的准确性(第 5.2.2 节)。图 12. 用于推理的....
Taurus: 面向机器学习的数据面架构（上）
日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升。原文: Taurus: A Data Plane Architecture for Per-Packet ML概要新兴应用(云计算、物联网、增强/虚拟现实)需要反应迅速、安全、可扩展的数....
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