Mémoires associatives algorithmiques pou l'opération de recherche du plus long préfixe sur FPGA

Les réseaux prédiffusés programmables — en anglais Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)— sont omniprésents dans les centres de données, pour accélérer des tâches d'indexations et d'apprentissage machine, mais aussi plus récemment, pour accélérer des opérations réseaux. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'opération de recherche du plus long préfixe en anglais Longest Prefix Match (LPM) — sur FPGA. Cette opération est utilisée soit pour router des paquets, soit comme un bloc de base dans un plan de données programmable. Bien que l'opération LPM soit primordiale dans un réseau, celle-ci souffre d'inefficacité sur FPGA. Dans cette thèse, nous démontrons que la performance de l'opération LPM sur FPGA peut être substantiellement améliorée en utilisant une approche algorithmique, où l'opération LPM est implémentée à l'aide d'une structure de données. Par ailleurs, les résultats présentés permettent de réfléchir à une question plus large : est-ce que l'architecture des FPGA devrait être spécialisée pour les applications réseaux ? Premièrement, pour l'application de routage IPv6 dans le réseau Internet, nous présentons SHIP. Cette solution exploite les caractéristiques des préfixes pour construire une structure de données compacte, pouvant être implémentée de manière efficace sur FPGA. SHIP utilise l'approche ńdiviser pour régnerż pour séparer les préfixes en groupes de faible cardinalité et ayant des caractéristiques similaires. Les préfixes contenus dans chaque groupe sont en-suite encodés dans une structure de données hybride, où l'encodage des préfixes est adapté suivant leurs caractéristiques. Sur FPGA, SHIP augmente l'efficacité de l'opération LPM comparativement à l'état de l'art, tout en supportant un débit supérieur à 100 Gb/s. Deuxièment, nous présentons comment implémenter efficacement l'opération LPM pour un plan de données programmable sur FPGA. Dans ce cas, contrairement au routage de pa-quets, aucune connaissance à priori des préfixes ne peut être utilisée. Par conséquent, nous présentons un cadre de travail comprenant une structure de données efficace, indépendam-ment des caractéristiques des préfixes contenus, et des méthodes permettant d'implémenter efficacement la structure de données sur FPGA. Un arbre B, étendu pour l'opération LPM, est utilisé en raison de sa faible complexité algorithmique. Nous présentons une méthode pour allouer à la compilation le minimum de ressources requis par l'abre B pour encoder un ensemble de préfixes, indépendamment de leurs caractéristiques. Plusieurs méthodes sont ensuite présentées pour augmenter l'efficacité mémoire après implémentation de la structure de données sur FPGA. Évaluée sur plusieurs scénarios, cette solution est capable de traiter plus de 100 Gb/s, tout en améliorant la performance par rapport à l'état de l'art.

Abstract

FPGAs are becoming ubiquitous in data centers. First introduced to accelerate indexing services and machine learning tasks, FPGAs are now also used to accelerate networking operations, including the LPM operation. This operation is used for packet routing and as a building block in programmable data planes. However, for the two uses cases considered, the LPM operation is inefficiently implemented in FPGAs. In this thesis, we demonstrate that the performance of LPM operation can be significantly improved using an algorithmic approach, where the LPM operation is implemented using a data structure. In addition, using the results presented in this thesis, we can answer a broader question: Should the FPGA architecture be specialized for networking? First, we present the SHIP data structure that is tailored to routing IPv6 packets in the Internet network. SHIP exploits the prefix characteristics to build a compact data structure that can be efficiently mapped to FPGAs. First, SHIP uses a "divide and conquer" approach to bin prefixes in groups with a small cardinality and sharing similar characteristics. Second, a hybrid-trie-tree data structure is used to encode the prefixes held in each group. The hybrid data structure adapts the prefix encoding method to their characteristics. Then, we demonstrated that SHIP can be efficiently implemented in FPGAs. Implemented on FPGAs, the proposed solution improves the memory efficiency over the state of the art solutions, while supporting a packet throughput greater than 100 Gbps.While the prefixes and their characteristics are known when routing packets in the Internet network, this is not true for programmable data planes. Hence, the second solution, designed for programmable data planes, does not exploit any prior knowledge of the prefix stored. We present a framework comprising an efficient data structure to encode the prefixes and methods to map the data structure efficiently to FPGAs. First, the framework leverages a B-tree, extended to support the LPM operation, for its low algorithmic complexity. Second, we present a method to allocate at compile time the minimum amount of resources that can be used by the B-tree. Third, our framework selects the B-tree parameters to increase the post-implementation memory efficiency and generates the corresponding hardware architecture. Implemented on FPGAs, this solution supports packet throughput greater than 100 Gbps, while improving the performance over the state of the art.