Un enfoque de alta granularidad para el procesamiento de paquetes en red para aplicaciones tolerantes a la latencia con CUDA (Corvyd)

Contenido principal del artículo

Maria Pantoja

Resumen

En este artículo, estamos interesados en investigar el procesamiento por lotes basado en capas para la inspección de paquetes de red en paralelo. Estudios anteriores de inspección de paquetes basada en GPU [1], [2] y [3] lograron ganancias de rendimiento a través de algunas innovaciones, los más importantes se basaron en la latencia de acceso a la memoria ocultando [4] que no es monopolizado por los sistemas GPU. Los sistemas de procesamiento de paquetes en cualquier hardware también deben usar alguna forma de bypass del kernel para evitar la sobrecarga asociada con las pilas de red de propósito general [4] y [6]. Estos estudios producen un rendimiento dramáticamente mejor que sus predecesores. Por el contrario, el enfoque de este proyecto se limita estrictamente a un conjunto de mejoras algorítmicas. El procesamiento por lotes es común a cualquier implementación paralela de alto rendimiento. Este proyecto propone explorar un procesamiento más granular basado en capas que divide los paquetes a través de múltiples rondas de programación para maximizar la homogeneidad del lote y minimizar la divergencia de la GPU. Esto aumentará significativamente la sobrecarga para procesar un solo paquete, además de aumentar la latencia a medida que se requerirá más almacenamiento en búfer, pero este enfoque tiene el potencial de mejorar el rendimiento en cargas de trabajo de IP altamente erráticas, donde el trabajo previo ha favorecido fuertemente las cargas de trabajo uniformes como ejemplos de PoC minimizados para representar sistemas que probablemente tendrían un bajo rendimiento en el campo [4],[5], y [6].

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Metrics

Cargando métricas ...

Detalles del artículo

Cómo citar
Pantoja, M. (2021). Un enfoque de alta granularidad para el procesamiento de paquetes en red para aplicaciones tolerantes a la latencia con CUDA (Corvyd). ACI Avances En Ciencias E Ingenierías, 13(2), 7. https://doi.org/10.18272/aci.v13i2.2142
Sección
SECCIÓN C: INGENIERÍAS

Citas

References1. A. Kalia, D. Zhou, M.K., Andersen, D.G.: Raising the bar for using gpus in softwarepacket processing. Usenix (2015)2. Cisco Systems: The Cisco Flow Processor: Cisco’s Next Generation NetworkProcessorSolutionOverview.https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/routers/asr-1000-series-aggregation-services-routers/solution_overview_c22-448936.html/(2014), [Online; accessed 19-January-2020]3. Go, Y., Jamshed, M.A., Moon, Y., Hwang, C., Park, K.: APUNet: Revitalizing GPUas packet processing accelerator. USENIX NSDI’17 (2017)4. Group, T.T.: Tcpdump and libpcap. (2020)5. Han, S., Jang, K., Park, K., Moon, S.: Packetshader: a GPU-accelerated softwarerouter. SIGCOMM’10 (2010)6. ISO/IEC JTC 1: ”ISO 35.100.01: Open systems interconnection in general” (061996)7. Project, T.S.: ”snort user manual 2.9.16”.https://www.snort.org/documents/snort-users-manual(2020), [Online; accessed 24-April-2020]8. Vasiliadis, G., Koromilas, L.: GASPP: A GPU-accelerated stateful packet processingframework. USENIX ATC’14 (2014)9. Vokorokos, L., Bal ́aˇz, A., Madoˇs, B.: Intrusion detection architecture uti-lizing graphics processors. Acta Informatica Pragensia1, 50–59 (12 2012).https://doi.org/10.18267/j.aip.5

DB Error: Unknown column 'Array' in 'where clause'