刘孟玄 Blog

「离开世界之前 一切都是过程」

RoCE v1 协议架构深度解析与 ns-3 仿真实现策略

RoCE v1 协议架构深度解析与 ns-3 仿真实现策略

📊 扩展阅读：为了更直观地理解，你可以查看 RoCE v1分析报告 页面。 RoCE v1 协议架构深度解析与 ns-3 仿真实现策略 1. 引言 随着数据中心对高性能计算（HPC）和大规模分布式存储需求的激增，网络互连技术正经历着从传统 TCP/IP 向低延迟、高带宽架构的深刻转型。远程直接内存访问（Remote Direct Memory Access, RDMA）技术，最初作为 I...

Posted by Liu Mengxuan on December 29, 2025

RoCE v1

RoCE v1

本文是RoCE v1网络协议调研报告 📊 扩展阅读：为了更直观地理解，你可以查看 RoCE v1分析报告 页面。 RoCEv1 协议深度解析 1. 引言 在高性能计算（HPC）与现代大规模数据中心网络（DCN）的演进历程中，通信延迟与吞吐量始终是系统架构设计的核心瓶颈。传统的 TCP/IP 协议栈由于其内核空间的上下文切换（Context Switch）、内存拷贝（Memor...

Posted by Liu Mengxuan on December 29, 2025

RoCE调研报告

RoCE调研报告

本文是RoCE网络协议调研报告 📊 扩展阅读：为了更直观地理解 RoCE ，你可以查看 RoCE分析报告 页面。 RoCE网络协议调研报告 1. RDMA技术基础 1.1 RDMA核心概念 远程直接内存访问（Remote Direct Memory Access, RDMA）是一种革命性的网络通信技术，它允许一台计算机（主机）直接访问另一台计算机（远程主机）的内存，而无需经...

Posted by Liu Mengxuan on December 10, 2025

NS3学习笔记04

NS3实现L2协议转发

本文是 NS3 学习笔记的第四章节，主要是对 L2级别协议 的实现 L2 交换机协议实现详细说明文档 - 多交换机拓扑版 目录 1. 项目概述 2. 网络拓扑 3. 核心架构设计 4. 数据包转发流程详解 5. 关键类和方法说明 6. MAC 地址学习机制 7. 转发决策逻辑 8. 完整的包转发示例 9. 运行和测试 10. 重要问题：...

Posted by Liu Mengxuan on December 2, 2025

NS3学习笔记03

NS3实现Fat-Tree

本文是 NS3 学习笔记的第三章节，主要是对 FatTree 的实现 📊 扩展阅读：为了更直观地理解 FatTree 的拓扑结构，你可以查看 FatTree 网络架构分析 页面。本文的代码可以在Fat-Tree NS3代码实现获取 ns-3 Fat-Tree 数据中心网络仿真代码详解 项目概述 仿真目标 本项目使用 ns-3.44 网络仿真器实现了一个 k=4 的 Fat-...

Posted by Liu Mengxuan on November 9, 2025

Fat Tree网络架构

为数据中心打造高效信息高速公路

本文是 NS3 学习笔记的第二章节，主要是对 FatTree 的学习 📊 扩展阅读：为了更直观地理解 FatTree 的拓扑结构，你可以查看 FatTree 网络架构分析 页面。 1. 引言：为什么我们需要Fat Tree？ 1.1 数据中心面临的挑战：海量数据与高效通信 在当今数字化时代，数据中心已成为支撑社会运转的核心基础设施，无论是我们日常使用的社交媒体、在线购物，还是...

Posted by Liu Mengxuan on October 29, 2025

NS3学习笔记01

tutorial third 样例分析

本文是 NS3 学习笔记的第一章节，examples/tutorial/third.cc 的样例分析 首先，我们概括一下这个示例的目标：创建两个节点，用一条点对点链路将它们连接起来，在一个节点上运行一个 UDP 回显服务器，在另一个节点上运行一个 UDP 客户端，然后让客户端向服务器发送一个数据包，并接收返回的包。 这就像用网线连接两台电脑，一台运行服务器软件，一台运行客户端软件...

Posted by Liu Mengxuan on October 19, 2025

FlashAttention 中的 Safe Softmax

从数值稳定性到分块重缩放

本文面向仅熟悉标准 Softmax的读者，用逐行推导的方式拆解 FlashAttention 为解决数值溢出与显存爆炸而引入的 Safe Softmax 及其分块实现。 1. 标准 Softmax 的数值陷阱 给定向量 $x=[x_1,x_2,\dots,x_N]$，标准 Softmax 为 $\displaystyle \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{N} ...

Posted by Liu Mengxuan on August 28, 2025

随想录示例文章

这是一个用于占位的随想录类博文示例

这是一篇用于演示博客样式的随想录占位文章。 这里是我的随想录，记录生活点滴与思考。 你可以在这里看到： 生活感悟 成长故事 兴趣爱好 随笔杂谈 欢迎常来看看我的新想法！

Posted by Liu Mengxuan on August 10, 2025

技术示例文章

这是一个用于占位的技术类博文示例

这是一篇用于演示博客样式的技术类占位文章。 欢迎来到我的技术专栏！这里将记录我的学习、开发与成长经历。 你可以在这里看到： 前端/后端开发心得 机器学习与数据分析实践 工具与效率技巧 技术随笔与思考 敬请期待后续内容更新！ 示例：GitHub 数学表达式 1 内联公式 使用 $ 包围：$\sqrt{3x-1} + (1+x)^2$ 使用 $$ ...

Posted by Liu Mengxuan on August 10, 2025

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