Packet Matching on FPGAs Using HMC Memory
Notice bibliographique
Résumé
Packet processing systems increasingly need larger rulesets to satisfy the needs of deep-network intrusion prevention and cluster computing. FPGA-based implementations of packet processing systems have been proposed but their use of on-chip memory limits the number of rules these existing systems can maintain. Off-chip memories have traditionally been too slow to enable meaningful processing rates, but in this work we present a packet processing system that utilizes the much faster Hybrid Memory Cube (HMC) technology, enabling larger rulesets at usable line-rates. The proposed architecture streams rules from the HMC memory to a packet matching engine, using prefetching to hide the HMC access latency. The packet matching engine is replicated to process multiple packets in parallel. The final system, implemented on a Xilinx Kintex Ultrascale 060, processes 160 packets in parallel, achieving a 10~Gbps line-rate with approximately 1500 rules and a 16~Mbps line-rate with 1M rules. To the best of our knowledge, this is the first hardware solution capable of maintaining rulesets of this size. We present this work as an exploration of the application of HMCs to packet processing and as a first step in achieving a processing capability of a million rules at usable line-rates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».