網路處理器資源分配策略:針對記憶體存取密集的應用程式

Abstract

今日的網路應用，如入侵偵測系統(NIDS)，需要的大量記憶體存取已超過多用途處理器所能容忍的程度。網路處理器是有別於特定功能積體電路的另一選擇。其多微引擎提供平行處理的能力，且多執行緒隱藏記憶體存取需要的時間。然而，效能取決於適當的微引擎和執行緒配置。本論文利用IXP2400網路處理器來實作一個入侵偵測系統，並且探討不同資源配置對於效能的影響。本論文的價值為下列結論。第一，在微引擎使用率不超過100%的情況下，給定一個應用程式，執行緒的總數(即IxJ，I,J各代表微引擎數量和每個微引擎內執行緒數量)影響系統的吞吐量。第二，IxJ 不斷的增長會使得SRAM的使用率超過k，k為有效率使用記憶體的上限。第三，給定一個應用程式、演算法和k，可以推導一組最佳的(I, J)。第四，當SRAM變成瓶頸時，即IxJ>k，多重記憶體單元可以用來解決此問題。