基于可编程硬件的有状态网络功能硬件加速架构

为了解决无状态加速器对有状态虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）的加速效果较差的问题,该文提出了一种基于可编程硬件的有状态功能处理加速架构（Stateful Function Processing Acceleration Architecture,SFPA）.SFPA通过为数据平面提供有状态处理单元（Staeful Processing Unit,SPU）,将数据包处理任务卸载到数据平面上.此外,SFPA能够为多个VNF独立地分配加速资源,并采用资源分配优化算法降低硬件资源开销,提高了加速架构的灵活性.基于NetFPGA-10G平台的实验结果表明,SFPA架构下,VNF的吞吐量是采用DPDK加速时的2.9倍,是无状态硬件加速器的1.7倍;资源分配优化算法的优化率最高可达41.9%.     

基于可编程硬件的NFV数据包加速处理结构

针对网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）在通用服务器中部署的处理性能受限问题,该文提出了一种基于硬件加速的虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）处理结构：FARD（Function Adaptive and Resource Dividable hardware structure）.通过可编程的包头解析器和动作处理器,FARD可实现任意L2/3/4层功能实例的硬件加速处理;通过动态可分割的匹配表结构,FARD支持不同功能实例间的资源动态分配和隔离.基于NetFPGA-10G的实验结果表明,对比基于纯软件实现的VNF,FARD加速结构提升了近60倍的包处理吞吐率.