高性能路由器开关分配与缓存优化技术研究

来源 :国防科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jxy_su261314
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
从片上多核系统到高性能计算机系统,互连网络作为节点之间通信的基础部件,一直是限制系统性能提升的瓶颈。路由器是互连网络的基础结构单元,负责网络中报文的转发,是影响网络吞吐率和报文传输延迟的关键部件。路由器基本结构包括输入端口、缓存、交换开关和输出端口等。其中,缓存用于存储路由器中等待转发的报文,而交换开关负责将报文无冲突的从路由器输入端口转发到输出端口。片上网络通常通过简化路由器流水级来降低报文通过路由器的延迟,而片间网络则通过增加路由器的并行结构来支持多端口和高吞吐率。虽然不同网络中路由器的微体系结构不尽相同,但是交换开关和缓存始终是路由器中的关键部件,因此设计高效的开关分配策略和缓存结构可以提高路由器以至整个网络的性能。本文针对路由器中开关分配方法和缓存优化问题进行了深入研究,主要研究成果及创新点如下:1.提出了通过开关分配与缓存优化协同设计提升性能的方法缓存结构和开关分配的优化都可以有效提升片上网络路由器的性能。已有的方法都是独立地对开关分配和缓存结构进行优化,而忽略了这两部分结构之间的相互影响与协同设计。本文基于已有的片上网络开关分配方法以及缓存优化策略,提出通过协同设计来进一步提升网络性能。该方法一方面采用重排序缓存(Reorder Buffer)技术为开关分配过程提供更多的有效请求,另一方面通过开关分配过程的优化动态选择缓存中的报文进行重排序以有效缓解缓存中的拥塞问题。通过开关分配与缓存优化的协同设计,片上网络的性能可以得到有效提升。2.提出了一种基于网络拥塞信息的开关分配方法传统开关分配方法仅对请求信息进行分析并作出相应的分配决策,忽视了不同端口拥塞程度的差异对开关分配造成的影响。针对这一不足,本文设计了一种新型片上网络开关分配方面CCAS。CCAS将拥塞信息应用在开关分配过程中来提高开关分配的效率。该方法通过在开关分配过程中避免端口拥塞程度进一步加深,在长时间维度上提高了开关分配的效率,显著降低了数据包传输的延迟,提高了网络吞吐率。3.提出了一种基于端点拥塞信息的开关分配方法端点拥塞出现在多个数据流发往同一个目的节点的情况下,并会在网络中形成饱和树从而严重影响网络性能。互连网络设计中通常采用拥塞控制机制来缓解端点拥塞对网络性能的影响,但是很少考虑在开关分配过程中进行针对端点拥塞的优化。本文提出了一种基于端点拥塞信息的开关分配方法,在开关分配过程中限制引起端点拥塞的请求,从而缓解端点拥塞的影响。基于端点拥塞信息的开关分配方法由于推迟了端点拥塞的形成,可以有效提升网络性能。4.提出了一种针对高阶路由器中间缓存的优化设计层次化结构的高阶路由器由很多基于SRAM的中间缓存(Intermediate Buffer)组成。虽然层次化的路由器结构使得路由器可以有效地支持大量端口,但小容量的中间缓存却会成为高阶路由器性能提升的瓶颈。增加中间缓存的容量可以克服这一问题,但是这需要大量的SRAM缓存从而带来很大的硬件开销。本文提出一种新的集中式中间缓存结构,并通过在这一结构中使用新型的STT-MRAM缓存来实现大容量的中间缓存。由于STT-MRAM具有高存储密度和低静态能耗的优点,该设计可以在有效提升高阶路由器性能的同时降低路由器设计的硬件开销。5.提出了一种针对高阶路由器输入端缓存的优化设计高阶路由器中不同端口中输入缓存的容量通常相等且必须匹配网络中的最长链路。但是当前高性能系统大多采用非对称网络,使得网络中链路长度变化很大,从而导致大量输入缓存未被充分利用。已有的工作设计了新的输入缓存架构,允许端口将数据包存储在任意端口上的未使用缓存中。但是,这样的设计在中间缓存中引入了过多的虚通道,使得虚通道过短从而造成性能损失。本文提出一种新的输入缓存架构来有效利用空闲的输入缓存,同时不会在中间缓存引入多余的虚通道。该结构只允许空闲的输入缓存在同一瓦片结构(Tile)上的端口之间共享,不仅减少了复杂的全局电路而且保证了空闲缓存的有效利用。6.完善了一个针对互连网络路由器性能评测的模拟器Net Router Sim针对当前片上以及片间网络性能评测的需要,本文将已有的路由器优化技术进行了实现,并形成了一个新的基于互连网络路由器性能评测的模拟器Net Router Sim。Net Router Sim完善了路由器微体系结构并集成了路由器各个流水阶段新的优化策略,使得高性能路由器体系结构设计以及路由器不同流水级之间的协同设计能够更加快速有效地进行。为高性能路由器设计提供了仿真环境的支持。综上所述,本文围绕“高性能路由器开关分配与缓存优化设计”这一目标,基于对路由器结构与互连网络特性的分析,优化设计了路由器结构,提高了开关分配效率和缓存结构,使得路由器性能和整个互连网络的性能得到很大提升。因此,本文解决了互连路由器设计中的一些实际问题,具有一定的工程价值和理论意义。
其他文献
装备技术体系是武器装备体系在技术视角下的延伸,是装备技术整体规划的重要理论基础。装备技术体系的理论研究必须以钱学森的系统科学思想为指导,对装备技术体系的战略探讨、生成方法、结构建模、体系评估以及发展预测等方面进行研究。现有研究的主要问题包括:第一,虽然以德尔菲为代表的专家法取得了广泛的应用,但存在论证周期长、成本高、覆盖不全等缺陷;第二,虽然多视图体系结构框架设计了完备的视图产品和元模型,却没有给
同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是指机器人在未知环境中移动时利用所搭载传感器的观测数据进行场景地图构建,并同时估计机器人在地图中的位置及运动轨迹。随着低成本三维视觉传感器(RGB-D相机)技术的成熟,三维视觉SLAM技术成为机器人领域和计算机三维视觉领域中新的研究方向。本文以实际应用需求为牵引,利用RGB-D相机可同时采集彩色图
随着大数据和硬件计算资源的发展,人工智能当前进入了深度学习时代,深度学习时代具有两个最为显著的特点:一是计算量大,二是在多个应用领域效果远超传统方法。传统的人工智能方法虽然计算量相对较少,但是其性能遇到了天花板,很难进一步提高,而目前来看深度学习只要数据量足够,通过合理的网络设计以及足够的计算其在性能上往往都具有非常高的潜力。为了获得足够的深度学习计算加速,当前展开了各种硬件竞赛,比如GPU上针对
机器学习作为人工智能技术的核心支撑受到了广泛的关注。数据规模不断增长,对最优化方法求解机器学习模型带来了新的挑战。本文以提高随机最优化方法在大数据条件下的收敛速度和精度为目标,针对随机梯度降噪算法计算效率低、自适应梯度方法泛化能力低、随机拟牛顿方法收敛速度慢、基于随机梯度下降的Lookahead方法调参要求高等问题,从随机梯度下降算法的弹性降噪、自适应梯度方法的边界调度、随机拟牛顿方法的降噪加速、
随着近年来国内外多条商业运营线路的开通,磁浮列车逐渐成为轨道交通领域研究和发展的热点和焦点。高速磁浮列车作为一种新型轨道交通制式,对于解决大城市间的快速交通问题,建立和完善我国高效立体的高速客运体系具有重要意义。本文以时速600公里高速磁浮列车悬浮系统为研究对象,对悬浮系统的性能优化问题展开研究。论文针对高速磁浮列车悬浮搭接结构建立数学模型,并根据模型特性设计标称控制器。由于高速磁浮列车长期运行过
计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)是作战仿真领域的关键前沿技术之一。意图识别行为是CGF认知行为建模的重要研究方向,可有效解决现有模拟仿真系统中CGF行为模式固定可预测、对抗与协同能力不足、态势分析与处理水平低等问题。策略型意图识别行为建模是考虑战场竞合关系条件下,对一般意图识别行为的泛化研究,有助于CGF更富策略性地识别敌友作战意图。研究面向CGF的策略
动态目标防御技术是一种新型的网络安全技术,通过构建、评价和部署多样化、不断迁移并且随时间变化的机制及策略的方式,增加攻击者的攻击难度及代价,有效限制脆弱性的暴露及被攻击的机会,提高系统的弹性。本文结合新一代网络架构SDN直接灵活、集中式的网络控制能力优势,对动态目标防御网络的相关关键技术进行了深入研究,主要研究工作及创新点如下:对于基于SDN的路由随机变换技术,本文分析了路由随机变换的相关问题,从
随着人们对互联网的依赖日益加深,保证互联网正常且稳定地运行是社会稳定运行的前提。但随着网络安全威胁技术不断升级,新的网络安全威胁不断涌现,网络安全面临较严峻的形势。而网络规模的不断增大,网络流量数据规模的增大,给网络流量的分析和异常检测带来了许多困难。因而,如何实时准确地发现大规模网络中存在的网络流量异常行为,保障网络正常且有效地运行,对提高网络的可用性和可靠性具有重要的意义。目前网络流量异常检测
近年来,人工智能技术迅猛发展,在全球范围内受到了广泛关注。以卷积经网络(Convolutional Neural Networks)、图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Networks)为代表的深度学习算法的不断更新迭代对计算机系统的计算性能与能耗要求急剧提高。然而,由于近年来摩尔定律发展的停滞以及冯诺伊曼结构限制,现有的数据中心架构无法高效地实现深度学习与大数
场景重建与语义分析理解是计算机视觉、计算机图形学以及机器人学中的难点。随着工业和娱乐领域对数字几何需求的不断增长,对场景进行建模与分析理解比过去任何时候都更加重要。近年来深度扫描技术的快速发展使得场景的数据建模越来越便捷,由于这一技术的革新,场景的重建和语义分析技术经历了由简单到复杂以及由低维到高维的发展演变。另一方面,移动机器人经过多年的研究和发展,已经逐步走向实用化,在制造业、物流业、服务业等