機器學習演算法讓TCP傳輸速度提升一倍
一個10M寬頻連線，兩個人同時上傳視訊，如何在他們之間分配頻寬，頻寬分配是否會影響即時通訊？此類問題都是TCP擁堵演算法需要考慮的。TCP擁堵演算法存在於所有聯網裝置上，它可能是世界上最廣泛使用的計算機程式。TCP擁堵演算法由人類程式設計師手工編寫，過去25年出現過許多擁堵演算法方案，如TCP Tahoe、Reno、NewReno、Vegas...Linux系統預設使用的是Cubic，Windows預設使用Compound。人類程式設計師在設計程式時依賴於以前的知識去推測網路將會如何工作。MIT電腦科學和人工智慧實驗室的研究人員聲稱，機器學習演算法設計的TCP擁堵演算法能比人類更出色，他們開發的程式Remy可以讓TCP速度提升一倍延遲減半。論文（PDF）將在香港舉行的ACM SIGCOMM 2013年會上公開。
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