ARM-based SoC design and emulation of a compressed bit-vector packet classification algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Packet classification (PC) is the problem of matching incoming packets to a router against a database of rules or filters.The rules speciff a directive for incoming packets and provide a means of implementing new services such as Quality of Service (QoS) guarantees.This thesis presents state-of-the-art developments and emerging approaches to packet classification along with a set of requirements to meet the demands of existing and future large bandwidth connections.Although many schemes have been proposed to solve the multldimensional pC problem, none of them scale well beyond two dimensions in terms of speed and,/or rule size.Based on this evaluation, a novel algorithm is proposed.The new and ìnnovative algorithm builds upon two geometric hardware-based approaches, namely the Lucent Bit-I/ector (BY) and, Aggegated Bit-I/ector (ABV) algorithms t1l, t2l.Two new ideas are presented, creating what shall be called lhe Compressed Bit-Vector (CBY) algorithm.This CBV scheme employs a divide-and-conquer technique breaking the general multi-dimensional problem into more manageable two-dimensional problems each producing compressed bit-vector solutions.This provides a framework that will allow for the incorporation of various two-dimensional search algorithms into one system that can perform multi- dimensional classification.Similar to the ABV and Lucent BV schemes, the CBV algorithm is amenable to a hardware and software implementation.As a proof-of-concept, a portion ofthe algorithm is implemented and functionally verified on a rapid prototyping platþrm (RPP) by adherin gto a System-on-Chþ (SoC) design flow.Through this process, it is further demonstrated how platform-based design provides many benefits without a cornmitment to silicon.It allows for embedded software development early in the design cycle, the ¡esolution of hardware and software integration problems, the ability to validate third party IP blocks in a system environment, and the capability to experim€nt with the inplementation.It is also useful for acquiring realistic performance statistics to determi¡e if application-speci,fic integrated circuit (ASIC) performance targets are achievable.Using the platform, an extensive performance analysis ofthe CBV algorithm is achieved on synthetic rule- sets modeled after real firewall database statistics.Out of this study, it is shown that the algorithm's memory usage is scalable to large rule-sets.Recommendations are also made on how an ASIC implementation could sustana Gigabit Ethernet (GE) li¡e-rate on average size packets.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».