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Towards Next-Generation Global IoT: Empowering Massive Connectivity with Harmonious Multi-Network Coexistence

1. 论文概述与研究背景本论文针对LoRaWAN作为全球IoT基础设施所面临的扩展性挑战展开深入探讨。LoRaWAN以其低成本、长距离和低功耗特性，成为连接数百万IoT设备的首选技术。然而，实际运营网络显示出显著的容量限制问题。作者通过对真实运营LoRaWAN网络的实证...

1天前

1. 论文概述与引言 SKILLOPT提出了一种开创性的文本空间优化框架，用于实现代理技能的自进化。该论文深刻指出，当今代理技能主要依赖手工 crafting、单次 LLM 生成或松散的自修订循环，这些方法均无法像深度学习优化器那样提供系统、可控且可重复的改进路径。作者主...

1周前 (06-01)

1. 课题背景与系统目标：应对万亿参数训练挑战随着大语言模型（LLM）向万亿级参数演进，底层基础设施面临着前所未有的压力。传统的通用数据中心架构在处理 LLM 训练时存在三个核心瓶颈：首先，高密度的算力需求导致单机柜功耗激增，传统风冷系统难以为继；其次，千卡甚至万卡级别...

2周前 (05-25)

SIGCOMM 2025 1. 研究背景与核心痛点：MoE 推理的效率瓶颈随着大语言模型进入“万亿参数时代”，混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）因其能在增加参数量的同时保持较低的激活计算量，成为了构建超大规模模型的首选架构。然而，在实际...

3周前 (05-18)

SIGCOMM 2025 1. 课题背景：集体通信调度的瓶颈与挑战当前，分布式机器学习（如大语言模型训练）的效率受到集体通信（Collective Communication，如 AllReduce、AllGather）的严重制约。随着模型规模从十亿级向万亿级演进...

1个月前 (05-11)

1. 摘要与核心贡献摘要清晰指出，随着网络链路速度扩展至 100Gbps 乃至更高，传统 I/O 加速技术（如 Intel 的 DDIO 和 RDMA）由于 LLC 利用率低而性能受限。CEIO 的核心创新在于：在 NIC 入口处部署 I/O 管理器，通过信用-based 主...

1个月前 (05-09)

. 研究背景：BGP 在超大规模网络迁移中的局限性在 Meta（原 Facebook）的超大规模数据中心（DCN）中，网络迁移（如拓扑扩展、设备更迭、链路重组）已成为日常。传统的 BGP 协议虽然在可扩展性和容错性上表现卓越，但在处理动态迁移任务时却显得捉襟见肘。 BG...

1个月前 (04-28)

1. 摘要（Abstract） TGraph是首个基于张量的通用图处理框架，旨在解决现有图系统难以跨硬件后端迁移的问题。传统图处理系统（如Ligra、Gunrock、cuGraph等）多针对特定硬件（如NVIDIA GPU或FPGA）进行深度优化，虽然在特定平台上性能突出...

2个月前 (04-20)

1. 摘要（Abstract） VEGA提出了一种全新的只读型（immutable）学习索引，旨在同时实现最先进的经验查询性能和严格的理论查询复杂度保证。现有最快的不变学习索引（如RMI）虽在实际查询吞吐量上表现突出，但缺乏非平凡的最坏情况查询界限；相反，提供紧致界限的索...

2个月前 (04-13)

Proceedings of the ACM on Management of Data, Volume 3, Issue 3 (June 2025) hps://doi.org/10.1145/3725360 EISSN: 2836-6573 1. 摘要（...

2个月前 (04-07)