Performance Evaluation and Implementation of two Adaptive Routing Algorithms for XGFT Networks

EXtended Generalized Fat Trees (XGFT) are Bidirectional Multistage Interconnection Networks (BMIN). They are more scalable for different system sizes and different performance requirements than fat trees from which they have evolved. The improved scalability has been achieved by allowing switches with different number of ports to be used in different switch stages of these hierarchical networks. XGFTs can be constructed from two separate networks for routing packets upwards and downwards in the XGFT. These up-routing and down-routing networks can be implemented separately with small switches which are connected to each other within the switch nodes of the XGFT. This kind of XGFT achieves higher performance if its topmost root switches are connected to each other with additional links, and if adaptive Turn-Back-When-Possible (TBWP) routing algorithm is used instead of shortest-path routing algorithms. This paper shows that the TBWP has always simple and feasible hardware implementations independently of the structure of the XGFT. This is achieved by address space encoding which eliminates complex computations from the routing decision functions. This paper presents also a new shortest-path routing algorithm named Turn-Back (TB). The~TB~algorithm was designed for such XGFT implementations where the up-routing and down-routing of the packets is performed with one larger switch block within the switch nodes, and where shortest-path routing produces good performance. It is shown in this paper that the TBWP and TB route packets correctly to their destinations. In addition, the performances of the routing algorithms are evaluated with simulations and compared. Simulation results show that the TB is able to produce higher performance than the TBWP with different traffic patterns. They also show that the performance of the XGFTs could be improved by suitable mapping of the communicating

Kiinteistön sähköenergiakustannuksiin vaikuttaminen osana yrityksen laadunvarmistusta

Tässä työssä tutkittiin kiinteistön sähköenergiakustannusten pienentämisen ja hiilidioksidipäästöjen vähentämisen osuutta yrityksen laadunvarmistuksessa. Esimerkkikohteessa todettiin, että kiinteistön energiakulutuksen pienentämiseksi tehtävillä säästötoimenpiteillä saadaan parannettua yrityksen tuottavuutta. Toimenpiteiden toteuttaminen vähentää samalla hiilidioksidipäästöjä ja pienentää ympäristön kuormituksia

Scheduling the Australian football league

Generating a schedule for a professional sports league is an extremely demanding task. Good schedules have many benefits for the league, such as higher attendance and TV viewership, lower costs, and increased fairness. The Australian Football League is particularly interesting because of an unusual competition format integrating a single round robin tournament with additional games. Furthermore, several teams have multiple home venues and some venues are shared by multiple teams. This paper presents a 3-phase process to schedule the Australian Football League. The resulting solution outperforms the official schedule with respect to minimizing and balancing travel distance and breaks, while satisfying more requirements

An XML format for benchmarks in High School Timetabling

The High School Timetabling Problem is amongst the most widely used timetabling problems. This problem has varying structures in different high schools even within the same country or educational system. Due to lack of standard benchmarks and data formats this problem has been studied less than other timetabling problems in the literature. In this paper we describe the High School Timetabling Problem in several countries in order to find a common set of constraints and objectives. Our main goal is to provide exchangeable benchmarks for this problem. To achieve this we propose a standard data format suitable for different countries and educational systems, defined by an XML schema. The schema and datasets are available online

Will Edge Computing Enable Location-based Extended/Mixed Reality Mobile Gaming? Demystifying Trade-off of Execution Time vs. Energy Consumption

The trailblazing development in mobile and wearable-based gaming dictates both the support of new technology enablers to allow for current demand and the development of modern computational offloading strategies to decrease the energy of handheld devices and maintain the energy emissions caused both by computation and transmission of data. Modern cellular networks already provide some support for proximity-based gaming, e.g., Ingress, PokemonGo, and The Witcher: Monster Slayer, among others. However, the demand of users is pushing the boundaries toward full-immersive Extended and Mixed Reality (XR/MR) experiences. Thus, computational offloading to the wireless network Edge becomes inevitable to keep the immersion high. This paper aims to analyze the impact of computational offloading (and, thus, execution time) on energy consumption. Computationally demanding games are analyzed for cases run locally, sent to a conventional remote server (cloud), offloaded to the user-owned more energy-independent device, or to the network edge. The results show that Edge computing operates the most efficiently regarding the trade-off between energy spent for execution vs. data transmission. It is also noted that distance to the edge node remains one of the critical factors affecting energy consumption.Peer reviewe

Suomen digitaaliset sisältömarkkinat: kasvun ja kehityksen edellytykset

Hankkeen päätavoitteena on ollut tuottaa perusselvitys kotimaisista digitaalisista sisältömarkkinoista. Lisäksi hankkeen tavoitteena on ollut lisätä alan eri toimijoiden keskinäistä ymmärrystä toistensa toiminnasta digitaalisessa ympäristössä, pyrkiä kasvattamaan digitaalisia sisältömarkkinoita Suomessa ja erityisesti kotimaisten sisältöjen osuutta niistä sekä pyrkiä kehittämään suomalaisten digitaalista sisältöliiketoimintaa tekevien liiketoimintamahdollisuuksia. Raportissa on esitelty digitaalisen sisältöliiketoiminnan ekosysteemi, keskeiset ansaintamallit, markkinatilanne sekä kuluttajia, teknologiaa, kilpailua, globalisaatiota ja sääntelyä koskevat keskeiset trendit, jotka ohjaavat kyseisten markkinoiden kehitystä. Sisältöjen osalta raportissa on käsitelty seuraavia osa-alueita: audiovisuaaliset sisällöt, kirjat, lehdistö (sanoma- ja aikakauslehdet), musiikki, pelit, radio ja verkkosisältöpalvelut. Kunkin osa-alueen osalta on käsitelty markkinatilanne, esitelty ekosysteemin erityispiirteet, esitetty niiden volyymi vuosilta 2011 ja 2013/2014 sekä tehty ennuste vuodelle 2017, käsitelty eri osapuolten tulonjakomallit sekä nostettu esiin potentiaalisia kasvun lähteitä. Kasvun ja kehityksen edellytysten konkreettisina esimerkkitapauksina on esitelty ruotsalainen Spotify ja kotimainen Long Play. Raportissa esitettyjen ennusteiden mukaan digitaalisen osuus kotimaisesta sisältöliiketoiminnasta raportissa käsiteltyjen osa-alueiden osalta on vuonna 2017 noin 15 %. Kehitys on kahtiajakoinen. Yhtäältä on osa-alueita, kuten musiikki ja pelit, joiden oletetaan olevan jo lähes täysin digitaalisia vuonna 2017. Toisaalta muilla osa-alueilla digitaalinen muodostaa tuolloin edelleen vasta pienen mutta nopeasti kasvavan osan kokonaistuloista. Ratkaisevaa kotimaisten sisältöjen ja alan toimijoiden menestyksen kannalta on, miten vahvan siteen ne onnistuvat luomaan kotimaisten kuluttajien kanssa. Myös kuluttajadatan hyödyntäminen palvelujen kehittämisessä on avainasemassa. Viime kädessä ratkaisevinta on yksittäisten yritysten ja alan muiden toimijoiden kyky tehdä oikeita strategisia valintoja, toteuttaa ne ja uudistua sekä toimia ekosysteemeissä kaikkia osapuolia hyödyttäen. Digitaalisen sisältöliiketoiminnan kannalta on oleellista, että se voi tapahtua puitteissa, joka takaa kaikille tasaveroiset toiminnan edellytykset. Yksittäisten tekijöiden ja sisällöntuotantoyritysten kannalta kriittistä on se, että oikeuksien käytöstä saadaan aina kohtuulliset korvaukset eikä markkinoilla esiinny niiden arvoon vaikuttavia häiriöitä. Jos raportissa esitetyissä toimenpiteissä ei onnistuta, sisältömarkkinoiden arvo voi monilla osa-alueilla pudota merkittävästikin lähivuosina. Kasvua voidaan hakea lähinnä kahdesta lähteestä: kotimaassa uusien ansaintamallien hyödyntämisestä sekä rajojemme ulkopuolella kansainvälistymisestä ja viennistä

Asenne ratkaisee – pelastustoimen onnettomuuksien ehkäisyssäkin : Valtakunnallinen yhteenveto nykyisistä onnettomuuksien ehkäisyn valmiuksista sekä toimenpiteistä toimintaohjelman käytäntöön saattamiseksi

Syksyllä 2020 aloitettiin prosessi Turvallinen ja onnettomuuksista vapaa arki 2025 -toimintaohjelman käytäntöön saattamiseksi. Toimintaohjelman keskiössä on kahdeksan vaikuttavuustavoitetta, joiden kautta pelastustoimessa päästään käsiksi yhteiskunnan ja ihmisten turvallisuuden kannalta keskeisiin ilmiöihin. Prosessin aikana selvitettiin ennakkokyselyllä vastaajien näkemyksiä siitä, kuinka realistisina toimintaohjelman vaikuttavuustavoitteet omassa organisaatiossa näyttäytyvät. Kyselyssä pyydettiin arvioimaan organisaation palvelukykyä, nykyisiä tavoitteiden toteutumista edesauttavia toimenpiteitä, omaa osaamista sekä tavoitteiden suuntaista toimintaa arvioivien mittareiden tilannetta. Ennakkokyselyn jälkeen toteutettiin organisaatiokohtaiset työpajat, joiden tavoitteena oli tehdä toimintaohjelma tutuksi pelastustoimessa onnettomuuksien ehkäisyn parissa työskenteleville sekä muodostaa yhdessä konkreettisia toimenpiteitä vaikuttavuustavoitteiden tuomiseksi lähemmäs arkea kyseisessä organisaatiossa. Työpajojen jälkeen onnettomuuksien ehkäisyn parissa työskentelevät henkilöt pohtivat erillisen kyselyn myötä vaikuttavuustavoitteiden vaikutusta toisiinsa. Tämä raportti on yhteenvetävä jatke tälle prosessille. Raportissa muodostetaan ennakkokyselyn perusteella valtakunnallinen tilannekatsaus pelastustoimen onnettomuuksien ehkäisyn nykytilanteesta suhteessa vaikuttavuustavoitteisiin, käsitellään vaikuttavuustavoitteiden keskinäistä vuorovaikutusta sekä kootaan yhteen työpajoissa esitetyt toimenpideideat kaikkien hyödynnettäväksi

Delay-Accuracy Tradeoff in Opportunistic Time-of-Arrival Localization

While designing a positioning network, the localization performance is traditionally the main concern. However, collection of measurements together with channel access methods require a nonzero time, causing a delay experienced by network nodes. This fact is usually neglected in the positioning-related literature. In terms of the delay-accuracy tradeoff, broadcast schemes have an advantage over unicast, provided nodes can be properly synchronized. In this letter, we analyze the delay-accuracy tradeoff for localization schemes in which the position estimates are obtained based on broadcasted ranging signals. We find that for dense networks, the tradeoff is the same for cooperative and noncooperative networks, and cannot exceed a certain threshold value

On Applicability of Imagery-based CNN to Computational Offloading Location Selection

The progress in computational offloading is heavily pushing the development of the modern Information and Communications Technology domain. The growth in resource-constrained Internet of Things devices demands the development of new computational offloading strategies to be sustainably integrated in beyond 5G networks. One of the solutions to said demand is enabling Mobile Edge Computing (MEC) powered by advanced methods of Machine Learning (ML). This paper proposes the application of ML-powered computational offloading strategy in a wireless cellular network by applying the traditional fundamental Travelling Salesman Problem (TSP) on computational offloading location selection. The main specificity of the proposed approach is the use of imagery data. Thus, the paper executes a literature review to identify existing strategies. It further proposes a novel method utilizing the location-like imagery data to identify the most suitable computational location by executing the search for an identified route between locations using the proposed Deep Learning (DL) model. The model was evaluated and achieved MAE – 1,575, MSE – 10 119 205, R2 – 0.98 on the testing dataset, which outperforms or is comparable with other well-known architectures. Moreover, the training time is proven to be 2-10 times faster. Interestingly, the MAE values are relatively low compared to the target values that should be predicted (despite rather high MSE results), which is confirmed by the almost perfect R2 value. It is concluded that the proposed neural network can predict the target values, and this solution can be applied to real-world tasks.publishedVersionPeer reviewe