基于GPU加速的NFV系统的框架设计和性能优化

GPU可以显著提升一些网络功能的性能,但在GPU加速的网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)系统中,由于网络功能需要以虚拟化方式独立开发和部署,其CPU-GPU处理流水线的CPU处理阶段会有较大的额外开销,使得网络功能GPU加速的效果不明显。为解决该问题,提出一个新的支持GPU加速的NFV系统框架。利用服务链中网络功能之间共享数据和流状态的特性,设计了共享式状态管理机制,以减少网络功能中重复性的协议栈处理和流状态管理开销,提升GPU加速的效果。对原型系统进行评估表明,相比于现有的系统框架,该框架能够显著地降低多种GPU加速的网络功能中CPU处理阶段的时间开销,并在常见的网络功能服务链上实现了高达2倍的吞吐量提升。