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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유혁
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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네트워크의 연결되는 장치의 개수가 늘어남에 따라서 라우팅 테이블의 크기가 증가 하고 있다. 그래서 전달 경로를 담고 있는 라우팅 테이블의 정보의 양이 증가하여 라우팅 테이블의 크기가 커지고 있다.
따라서 CPU는 많은 양의 데이터가 담겨있는 라우팅 테이블을 업데이트 하는데 상당한 시간을 소비하게 된다. 이로 인해 CPU는 다른 작업들을 처리하지 못하게 되는 현상이 발생한다.
이러한 문제는 native OS환경에서 보다 여러 개의 라우팅 테이블들을 가질 수 있는 XEN환경에서 더 심각하게 발생 할 수 있다.
본 논문에서는 XEN환경에서 코어가 병렬적으로 동작하는 GPU를 사용해서 라우팅 테이블을 효율적으로 관리하는 방법을 제시한다. 그리고 이를 XEN환경 소프트웨어 라우터에 GPGPU를 적용하여 라우팅 테이블 업데이트 할 때, 얻는 시스템 성능 향상에 대해 논한다.
따라서 CPU는 많은 양의 데이터가 담겨있는 라우팅 테이블을 업데이트 하는데 상당한 시간을 소비하게 된다. 이로 인해 CPU는 다른 작업들을 처리하지 못하게 되는 현상이 발생한다.
이러한 문제는 native OS환경에서 보다 여러 개의 라우팅 테이블들을 가질 수 있는 XEN환경에서 더 심각하게 발생 할 수 있다.
본 논문에서는 XEN환경에서 코어가 병렬적으로 동작하는 GPU를 사용해서 라우팅 테이블을 효율적으로 관리하는 방법을 제시한다. 그리고 이를 XEN환경 소프트웨어 라우터에 GPGPU를 적용하여 라우팅 테이블 업데이트 할 때, 얻는 시스템 성능 향상에 대해 논한다.
목차
1. 서론 11.1 연구배경 21.2 연구목표 21.3 논문의 구성 32. 배경지식 및 관련 연구 32.1 가상화 32.2 Xen 52.3 GPU & CUDA 82.3.1 GPU 82.3.2 CUDA 92.3 GPU 가상화 92.5 DIR-24-8 알고리즘 102.6 기존연구 112.6.1 Packetshader 112.6.2 GALE 112.6.3 Achieving O(1) IP look up on GPU-based Software Router 123. 설계 133.1 XEN환경에서 라우팅 테이블 업데이트 구조 133.1.1 Dom U 153.1.2 Dom G 154. 적용 174.1 XEN환경에서 라우팅 테이블 업데이트 동작 174.1.1 라우팅 테이블 엔트리 삽입과 수정 194.1.2 라우팅 테이블 엔트리 삭제 204.2 시스템 최적화 115. 실험 및 평가 195.1 실험 환경 195.2 실험 결과 23 5.2.1 IP prefix 범위에 따른 성능 24 5.2.2 GPU와 CPU의 성능 비교 28 5.2.3 Native OS환경과 XEN환경에서의 성능 분석 31 5.2.4 라우팅 테이블 업데이트 성능 분석 346. 결론 및 향후 과제 35참고 문헌 37
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