We present range encoding with no e

We present range encoding with no expansion (RENÉ)— a novel encoding scheme for short ranges on Ternary content addressable memory (TCAM), which, unlike previous solutions, does not impose row expansion, and uses bits proportionally to the maximal range length. We provide theoretical analysis to show that our encoding is the closest to the lower bound of number of bits used. In addition, we show several applications of our technique in the field of packet classification, and also, how the same technique could be used to efficiently solve other hard problems, such as the nearest-neighbor search problem and its variants. We show that using TCAM, one could solve such problems in much higher rates than previously suggested solutions, and outperform known lower bounds in traditional memory models. We show by experiments that the translation process of RENÉ on switch hardware induces only a negligible 2.5% latency overhead. Our nearest neighbor implementation on a TCAM device provides search rates that are up to four orders of magnitude higher than previous best prior-art solutions.

結果 (繁體中文) 1:

我們提出了無擴展的範圍編碼（RENÉ）——一種針對三元內容可尋址存儲器（TCAM）上的短範圍的新穎編碼方案，與以前的解決方案不同，它不會強行進行行擴展，並且使用與最大範圍長度成比例的位元。我們提供理論分析來顯示我們的編碼最接近所用位數的下限。此外，我們還展示了我們的技術在資料包分類領域的幾種應用，以及如何使用相同的技術來有效地解決其他難題，例如最近鄰搜尋問題及其變體。我們表明，使用 TCAM，人們可以以比先前建議的解決方案更高的速率解決此類問題，並且優於傳統記憶體模型中已知的下限。我們透過實驗表明，RENÉ 在交換器硬體上的轉換過程僅產生可忽略不計的 2.5% 延遲開銷。我們在 TCAM 設備上實現的最近鄰實現提供的搜尋率比之前最佳的現有技術解決方案高出四個數量級。

結果 (繁體中文) 2:

我們提出了無擴展的範圍編碼（RENÉ），這是一種用於三元內容可定址記憶體（TCAM）上的短範圍的新編碼方案，與以前的解決方案不同，它不強制行擴展，並且使用與最大範圍長度成比例的比特。 我們提供了理論分析，以表明我們的編碼最接近所使用位數的下限。 此外，我們展示了我們的科技在分組分類領域的幾個應用，以及如何使用相同的科技來有效地解决其他難題，例如最近鄰蒐索問題及其變體。 我們表明，使用TCAM，可以以比以前提出的解決方案高得多的速率解决此類問題，並且優於傳統記憶體模型中已知的下限。 我們通過實驗表明，交換機硬體上RENÉ的翻譯過程只會產生可忽略的2.5%的延遲開銷。 我們在TCAM設備上的最近鄰實現提供了蒐索

結果 (繁體中文) 3:

我們提出了無擴展範圍編碼(RENÉ)，這是一種針對三態內容可尋址存儲器(TCAM)上的短範圍的新型編碼方案，與以前的解決方案不同，它不強製行擴展，並且使用與最大範圍長度成比例的位。我們提供了理論分析，以表明我們的編碼是最接近的使用位數的下限。此外，我們還展示了我們的技術在數據包分類領域的幾個應用，以及如何使用相同的技術有效地解決其他難題，如最近鄰蒐索問題及其變體。我們表明，使用TCAM，人們可以以比以前建議的解決方案高得多的速度解決這些問題，並且優於傳統記憶模型中已知的下限。我們通過實驗表明，RENÉ在交換機硬件上的轉換過程僅引起可忽略的2.5%的延遲開銷。我們在TCAM設備上的最近鄰實現提供了比以前的最佳現有技術解決方案高四個數量級的蒐索率。