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该数据集包含来自二维多处理器光学互连网络的640个性能测量。所有仿真都是在名为OPNET Modeler的软件下完成的。消息传递用作通信机制，在该通信机制中，任何处理器都可以向网络提交指向任何其他处理器的点对点消息。在计算中考虑了M / M / 1队列，该队列由先进先出缓冲器（带有根据Poisson到达过程随机到达的数据包）和处理器以指定的服务速率从缓冲区中检索数据包组成。在所有模拟中，假定每个节点上的处理器从输入队列中提取一个数据包，对其进行一段时间的处理，当该时间段到期时，它会生成输出数据消息。每个输入队列的大小均假定为无限。处理器仅在其所有输入队列为空时才变为空闲状态。
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4. 数据来源
Cigdem Inan ACI- Mersin University, Dept of Computer Engineering, caci '@' mersin.edu.tr, Mehmet Fatih AKAY- Cukurova University, Dept of Computer Engineering, mfakay '@' cu.edu.tr
5. 数据引用
Akay M F, Aci Ç I, Abut F. Predicting the performance measures of a 2-dimensional message passing multiprocessor architecture by using machine learning methods[J]. Neural Network World, 2015, 25(3): 241.
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