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SC13: GPUs würden hervorragende Netzwerkmonitore machen

Ein Netzwerkforscher des Fermi National Accelerator Laboratory des US-Energieministeriums hat eine mögliche neue Verwendung für Grafikprozessoren gefunden - Daten über den Netzwerkverkehr in Echtzeit zu erfassen.

GPU-basierte Netzwerkmonitore könnten sein Der Wenji Wu. von Fermilab stellte seine Arbeit als Teil einer Posterserie neuer Forschungsergebnisse auf der SC 2013 Supercomputing Conference vor Diese Woche in Denver.

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Netzwerk-Analyse-Tools sind mit einer extremen Herausforderung konfrontiert, wenn es um den gesamten Datenverkehr der heutigen größeren Netzwerke geht. Zusätzlich dazu erwarten Netzwerkadministratoren zunehmend, Betriebsdaten in Echtzeit zu überprüfen, wie es gerade geschieht.

Für die Verarbeitung basieren die heutigen kommerziellen Überwachungsgeräte typischerweise entweder auf Standard-x86-Prozessoren oder Kunden-ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltungen).

Beide Architekturen haben ihre Grenzen, bemerkte Wenji. CPUs haben nicht die Speicherbandbreite oder die Rechenleistung, um mit den größten Netzwerken in Echtzeit Schritt halten zu können. Als Ergebnis können sie Pakete löschen.

ASICs können eine ausreichende Speicherbandbreite und Rechenleistung für die Aufgabe haben, aber ihre benutzerdefinierte Architektur ist schwierig und teuer zu programmieren. Sie bieten auch nicht die Möglichkeit, Verarbeitungsaufgaben in parallele Aufgaben aufzuteilen, was für das Ansehen von Hochgeschwindigkeitsnetzwerken zunehmend notwendig wird.

GPUs können all diese Fähigkeiten bieten, sagte Wenji. Sie haben "ein großartiges paralleles Ausführungsmodell", sagte er und stellte fest, dass sie eine hohe Speicherbandbreite, einfache Programmierbarkeit und eine Aufteilung des Paketerfassungsprozesses auf mehrere Kerne bieten.

Wie der Name schon sagt, wurden GPUs ursprünglich zum Rendern von Grafiken entworfen auf Computerbildschirmen. Ihre Architekturen, die aus vielen Prozessorkernen bestehen, die zusammen arbeiten, machen sie auch als allgemeine Coprozessoren nützlich, die inhärent parallelisierbare Aufgaben ausführen.

Im neuesten Top500-Ranking der leistungsstärksten Supercomputer der Welt nutzten 38 Maschinen Nvidia-GPUs, um ihre Leistung zu steigern.

Die Überwachung von Netzwerken erfordert das Lesen aller Datenpakete, während sie das Netzwerk durchqueren, was "eine große Datenparallelität erfordert", sagte Wenji.

Wenji hat am Fermilab einen Prototyp gebaut, um die Machbarkeit einer GPU zu demonstrieren Netzwerkmonitor mit einer Nvidia M2070-GPU und einer Standard-NIC (Netzwerkkarte), um den Netzwerkverkehr zu erfassen. Das System könnte leicht mit zusätzlichen GPUs erweitert werden, sagte er.

In diesem Setup fand Wenji, dass die Paketverarbeitung durch GPUs erheblich beschleunigt werden könnte. Verglichen mit einem Single-Core-CPU-basierten Netzwerkmonitor konnte das GPU-basierte System die Leistung um bis zu 17 Mal steigern. Im Vergleich zu einer Sechs-Kern-CPU war die Geschwindigkeit bei der Verwendung einer GPU dreifach.

Hersteller kommerzieller Netzwerkgeräte konnten GPUs verwenden, um die Leitungsraten ihrer Geräte zu erhöhen und die Entwicklungskosten durch die Verwendung bereits vorhandener GPU-Programmiermodelle zu senken B. das Nvidia-CUDA-Framework (Compute Unified Device Architecture), sagte Wenji.