G-NetMon：面向大规模科学合作的 GPU 加速网络性能监控系统
网络与互联网体系结构
2011-08-09 v1
摘要
网络流量难以监控和分析，尤其是在高带宽网络中。性能分析尤其面临极端的复杂性和可扩展性挑战。GPU（图形处理单元）技术近来已被用于加速通用科学与工程计算。GPU 凭借数百个简单核心提供了极致的线程级并行性。它们的数据并行执行模型能够快速解决具有内在数据并行性的大型问题。在费米实验室，我们原型化了一个名为 G-NetMon 的 GPU 加速网络性能监控系统，以支持大规模科学合作。在这项工作中，我们探索了利用 GPU 进行网络流量监控和分析的新机遇。我们的系统利用网络流数据中存在的数据并行性，快速分析费米实验室与合作站点之间的大批量数据移动。实验表明，我们的 G-NetMon 能够快速检测出次优的大批量数据移动。
引用
@article{arxiv.1108.1785,
title = {G-NetMon: A GPU-accelerated Network Performance Monitoring System for Large Scale Scientific Collaborations},
author = {Wenji Wu and Phil DeMar and Don Holmgren and Amitoj Singh and Ruth Pordes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.1785},
year = {2011}
}