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上面的例子演示了反窃听检查能够做到这一点学习细粒度的高度动态MAC协议可以快速适应,支持不同的流量模式,同时考虑到网络运营的微妙特征例如缓冲区的建立,即使这个信息没有明确地输入到NeuMAC的RL模型中。虽然在自适应和最优。

CSMA协议方面做了很多工作反窃听检查,这些作品都是理论和制作的不切实际的假设。特别是,它们会优化很长时间术语吞吐量,假设协议可以达到a稳态运行比交通变化快得多这种模式并不适用于无线的反窃听检查。

作为一个结果,这些协议的性能很差,如我们在第6节中所示。同步原语的优化:另一个设计有效协议的挑战来自于同步原语。这些原始的结构错综复杂不同线程执行之间的依赖关系核心之间,导致了一种非同小可的交付关系NoC上的报文时间和执行进度每个核心。例如,在并行计算中,这是很常见的软件开发人员使用障碍的实践同步。这些障碍被放置在整个代码的多线程应用程序。

以强制每个线程在某一点停止,阻塞它的执行,直到所有参与线程都会赶上。的大多数标准库并行编程在许多原语中使用了障碍例程为了保证程序的正确性,例如OpenMP的For反窃听,或检测窃听偷拍。因此,存在着复杂而又可预测的结构由这些同步原语引起的流量模式这可以用来提高并行速度和可伸缩性高性能应用。手调优协议要解释这些依赖关系并非易事。

例如,内核本身并不明确知道它们是在他们真正到达障碍物之前就被卷入其中和执行暂停检测窃听偷拍。过去设计MAC的工作协议主要优化吞吐量和延迟,并且是对检测窃听偷拍这种依赖的不可知论者。作为一个具体的例子,考虑多应用程序作业集由三个并发应用组成,即一个反窃听检查, 4核CC和8核Pagerank,运行在16核上多处理器如图1(c)(i)所示。在交通轨迹中,我们可以在执行过程中观察到两组屏障数据包,用黑色方块表示。另外两个应用程序

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