DPDK Acceleration With GPU

下载 1

幸运号

发布于

3965

人观看

我们展示了GPU作为数据包处理加速器的适用性，特别是对于计算密集型任务。将讨论以下技术和挑战：

–允许GPU Direct RDMA Rx和Tx，其中数据包在NIC和GPU之间直接交换。

–对于zero-copy，mbuf数据需要放置在两个设备均可使用的内存中，因此使用mbuf的外部缓冲区功能，而外部缓冲区位于GPU片上内存或GPU可寻址CPU内存中。

–可以选择将Rx队列配置为在CPU和GPU内存之间拆分传入的数据包，从而允许CPU处理数据包头，并且GPU直接访问数据包有效负载。

各种应用程序都在演示这些技术，包括：
–使用CUDA内核的L2转发应用程序。
–使用CPU / GPU标头/数据拆分的应用程序匹配流在GPU上处理。
–使用GPU内存的testpmd的修改版本

展开查看详情

1 .

2 .

3 .

4 .

5 .

6 .

7 .

8 .

9 .

10 .

11 .

12 .

13 .

14 .

15 .

16 .

0点赞

0收藏