The case for hardware transactional memory in software packet processing
Notice bibliographique
Résumé
Software packet processing is becoming more important to enable differentiated and rapidly-evolving network services. With increasing numbers of programmable processor and accelerator cores per network node, it is a challenge to support sharing and synchronization across them in a way that is scalable and easy-to-program. In this paper, we focus on parallel/threaded applications that have irregular control-flow and frequently-updated shared state that must be synchronized across threads. However, conventional lock-based synchronization is both difficult to use and also often results in frequent conservative serialization of critical sections. Alternatively, we propose that Transactional memory (TM) is a good match to software packet processing: it both (i) can allow the system to optimistically exploit parallelism between the processing of packets whenever it is safe to do so, and (ii) is easy-to-use for a programmer. With the NetFPGA [1] platform and four network packet processing applications that are threaded and share memory, we evaluate hardware support for TM (HTM) using the reconfigurable FPGA fabric. Relative to NetThreads [2], our two-processor four-way-multithreaded system with conventional lock-based synchronization, we find that adding HTM achieves 6%, 54% and 57% increases in packet throughput for three of four packet processing applications studied, due to reduced conservative serialization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».