自智网络
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Taurus: 面向机器学习的数据面架构
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。
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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。