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《国防科学技术大学》 2010年
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粗粒度数据流网络处理器设计关键技术研究

李韬  
【摘要】: 随着Internet的飞速发展,社会对网络依赖程度日益加重,层出不穷的新型网络应用及业务的部署,对网络处理设备提出了更高要求。网络处理设备不但应具有高速的业务处理能力,能够满足不断增长的网络带宽和流量的处理需求;还应具有高度的可编程性和灵活的适应性,以支持新型业务及应用的快速配置和部署,有效减少产品的设计开发时间。在上述需求背景下,网络处理器应运而生,并得到迅速而广泛的应用,成为推动下一代互联网发展的核心器件。 新型网络处理器体系结构设计必须能够有效匹配网络报文处理的流特性,以克服传统控制流网络处理器在处理模式和拓扑组织结构等方面的不足。基于粗粒度数据流计算模型,本文提出了一种新型的粗粒度数据流网络处理器DynaNP,并深入研究了DynaNP体系结构设计中所涉及的关键技术。本文的主要工作和创新点包括: 面向边缘/访问网络设备在可编程性、性能及适应性等方面的要求,提出了一种新型粗粒度数据流网络处理器DynaNP。DynaNP在粗粒度数据流计算模型基础上,通过将控制流结构引入到处理单元PE (Processing Element)中,可有效提高系统可编程性;并利用数据流处理方式在并行性开发方面的优势,有效开发网络应用负载中的任务级并行性。在系统总结DynaNP体系结构特征及概念的基础上,介绍了DynaNP的基本组成、令牌驱动的报文处理模式以及主要处理部件的功能结构。DynaNP通过集成丰富的硬件加速资源和灵活的全局调度资源,可以有效提升系统对网络应用的处理性能和对动态变化网络流量的适应性。 为有效支持DynaNP硬件加速资源开发,提出了硬件加速资源自动合成机制DynaHB,设计实现了核心的硬件加速资源选择算法。DynaNP通过集成大量的硬件加速资源,包括多种协处理器和面向网络应用优化的定制指令,可以有效加速报文处理性能,DynaHB则可为DynaNP硬件加速资源优化配置提供有力指导。实验结果表明,DynaHB能够针对不同规模的DynaNP硬件加速资源合成问题,快速确定近似最优的硬件加速资源配置方案。 面向DynaNP定制指令扩展问题,提出了相应的精确定制指令标识算法Con-sEnum和RelaxEnum。DynaNP定制指令扩展需面对庞大的搜索空间和复杂的PE微体系结构约束,是DynaHB机制中的难点问题。在给定PE寄存器端口约束情况下,ConsEnum算法采用简单高效的剪枝策略,极大降低了搜索复杂度,可以快速枚举出所有适合DynaNP集成的定制指令实例。面对松弛的PE寄存器端口约束,RelaxEnum算法首先将定制指令标识问题转化为最大有效子图枚举问题,采用至上而下的分治思想,通过迭代划分方法快速获得精确解。实验结果表明,在确保最优解的前提下,上述算法的性能皆优于已有同类算法。 为有效支持DynaNP调度资源开发,提出了DynaNP处理资源分配调度机制DynaRS,包括基于随机映射的处理资源静态分配算法TPRSA和令牌处理路径动态调度算法TPPDS。TPRSA用于优化网络应用负载中任务到DynaNP处理资源的映射,TPPDS则负责在运行时动态调整DynaNP各PE上的网络流量负载。模拟实验结果表明,DynaRS机制可保证各PE间负载均衡,避免突发流量带来的性能抖动,从而有效提高DynaNP的系统流量和报文转发率。 本文最后介绍了DynaNP资源开发平台DynaPF,通过扩展已有工具链和自主开发两种方式,实现了用于DynaNP硬件加速资源和调度资源开发的工具链及模拟器,包括DynaHBtool和TPS,可以有效支持DynaNP硬件加速资源自动合成机制DynaHB的实现以及处理资源分配调度机制DynaRS的性能评价。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP393.06

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