异构环境下的网络业务加速研究与实现

摘要

随着科学计算、大数据分析、计算机视觉等领域的高速发展，对计算机性能需求也随之高速增长。而近几年来，计算机CPU性能的增长速度放缓，半导体工艺的提升遇到了瓶颈，功耗也越来越高。为了适应这些领域日益增长的对计算机计算能力的需求，使用异构处理器加速计算的研究日趋活跃。GPU的生产厂商也在不断探索和优化GPU机构，使GPU可以更有效的进行通用计算。相关的软件开发框架、工具也在不断完善。
　　本文以异构环境下网络业务加速为研究课题，重点研究了异构环境的内存与任务调度模型、多模式字符串匹配算法的速度优化方法等。设计实现了一套网络入侵检测系统的实验平台，并提出和实现了两种多模式字符串匹配算法在异构环境下的优化算法。
　　主要研究内容分为四部分：
　　1)研究了OpenCL框架的技术细节，调研了前沿的异构处理器的架构，研究了目前异构环境的内存模型与任务调度模型，对比了其与传统同构环境的不同。并了解和展望了异构编程的发展方向。选取了三种不同的异构处理器，包括AMD的A105800K APU、FreescaleIMX6嵌入式芯片、Intel I7-3770k。对比了这三种不同的异构处理器的特点，测试了相关的性能指标。
　　2)以网络入侵检测系统作为网络业务加速研究的具体应用，研究了开源网络入侵检测系统Snort的设计与实现
　　3)了解多模式字符串匹配算法的原理。调研了已有的对多模式字符串匹配算法在异构环境下的优化方法，并在此基础上，提出了两种进一步的改进算法。
　　4)设计并实现了一套网络入侵检测系统的实验平台，实现了经过优化的多模式字符串匹配算法并进行了测试。
　　实验表明，在异构环境下，经过改进后的多模式字符串匹配算法的匹配速度有了明显提升，可以有效降低目前网络入侵检测系统的硬件成本与功耗。

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第一章 绪论

1.1研究工作的背景与意义

1.2国内外研究现状与趋势

1.3主要工作

1.4内容安排

第二章 OpenCL框架与异构处理器

2.1 OpenCL框架与技术细节

2.2异构处理器

2.3本章小结

第三章 网络业务中的网络入侵检测系统简介与性能瓶颈分析

3.1 Snort

3.2提高Snort抓包性能

3.3三大平台的GPU性能测试及分析

3.4本章小结

第四章 网络业务中的关键算法在异构环境中的优化

4.1 AC算法

4.2 AC算法在CPU上的并行化

4.3 AC算法在异构环境中的并行化

4.4异构处理器内存管理优化

4.5 SPFAC算法

4.6 AC算法在异构环境中的优化一

4.7 AC算法在异构环境中的优化二

4.8本章小结

第五章 网络业务加速实验平台的架构设计与性能测试

5.1线程

5.2原子锁队列

5.3OpenCL的Event Callback机制

5.4以GPU为中心的(CPU+GPU)并行模型

5.5对比测试

5.6实际应用中的优化

5.7本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1全文总结

6.2后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果