由于可將網絡功能/特征仿真到軟件并部署于通用服務器來實現，以NFV（網絡功能虛擬化）與SDN（軟件定義網絡）為代表的“網絡虛擬化技術”成為最近一個非常熱門的行業話題。但是，半導體性能的未來速率演進將會落后于網絡容量的增長，隨著網絡數據容量正在進入太比特時代，預計將難以通過NFV技術的靈活性來獲得所需的數據速率與功率效率。為解決此問題，業界有機構正在研究可用于網絡虛擬化的硬件/軟件聯合設計技術[1]，在技術理念與具體技術上都有較大的參考價值，下文對其進行詳細介紹。

1、引言

隨著商用型服務器的性能得到逐步提升，全球通信業界開始大力探索通過部署網絡虛擬化技術來大幅降低網絡建設成本與運維成本。

SDN（Software-Defined Networking，軟件定義網絡）即是網絡虛擬化技術的代表，其可將電信網絡設備的控制功能與數據傳送功能分離解耦，從而可以集中處理網絡配置與設置（可通過相關軟件進行自動化的流程控制）。

為了能把SDN技術應用到電信運營商的廣域網絡，業界已經發布了開源的SDN應用。該應用包括兩大部分：（1）Ryu SDN框架——其為一種SDN控制器，為SDN網絡的設置提供便捷的工具與能力庫；（2）Lagopus——其為一種高性能的SDN軟件交換機，具備可廣泛應用部署于數據中心及廣域網絡的能力與特性。

2、對硬件加速器（用于網絡虛擬化）的研發

隨著網絡虛擬化技術的進步，傳統上由專用硬件設備所提供的網絡功能，也將有望通過在標準化的通用服務器中部署虛擬化成軟件的網絡功能來實現。

可以預見的是，隨著網絡虛擬化技術的實際應用越來越普遍，部署有很多網絡功能的通用服務器的CPU（中央處理單元，用于進行與網絡相關的處理）將會承受很大的負載。

從而，為了使網絡虛擬化技術能滿足更高級網絡服務與系統的需求，就需要研發能減輕通用服務器CPU負載的技術，以期提高通用型服務器處理能力的功率與性能的比值，為更多網絡功能的正常運行提供穩定的環境。

為了使網絡虛擬化系統中的軟硬件能協同工作，NTT設備創新中心正在研發硬件/軟件聯合設計技術，已設計出具有如圖1所示理念的HWA（HardWare Accelerator，硬件加速器）——其具有性能、靈活性及可用性三個維度，并涉及SDN軟件交換機、SDN硬件交換機、硬件加速器。總體而言，硬件加速器可在提升性能、提高可靠性的同時，保證高性能SDN軟件交換機（Lagopus）的靈活性。

圖1 硬件加速器的設計理念

3、硬件加速器的技術原理與特性

1）技術原理

在用于網絡虛擬化的通用型服務器中，能與硬件加速器HWA協同工作的SDN軟件交換機的系統配置如圖2所示。其中：（1）虛線的上半部分為數據平面，以SDN軟件交換機為核心進行軟件（網絡功能虛擬化應用）處理（采取x86 CPU）；（2）虛線的下半部分執行硬件處理功能，其主體為內置于通用服務器NIC（網卡）之中的一個可重構/重配置的FPGA（現場可編程門陣列）電路——硬件加速器HWA。通常地，硬件研發比軟件研發要花費多得多的時間。但是，由于此方案中采取了可對程序中的功能進行重寫的FPGA，就不僅可加速硬件研發，還具備在后續對網絡功能進行更新、迅速解決故障的能力。

圖2 SDN軟件交換機的系統配置

（注——API：應用編程接口；DPDK：Intel的數據平面開發工具包；NFV：網絡功能虛擬化）

圖2中所示的SDN軟件交換機通過網卡中的FPGA硬件加速器HWA向相關的軟件轉發網絡分組/數據包以待處理。除了網卡通常的數據包處理功能，硬件加速器也具備相關的預處理能力以減輕Lagopus（SDN軟件交換機）轉發組件（即數據平面）的負載壓力。但是，硬件加速器的預處理功能與SDN軟件交換機的數據包處理是相互獨立的，并不直接與之通信。這就使得SDN軟件交換機能保持其靈活性，同時減輕軟件處理負載，并可進一步地提高SDN軟件交換機的性能。

2）技術特性

（1）高速的流量調度

要進行高速的數據包/分組處理，需要SDN軟件交換機把相關工作平均地分配給多核處理器之中的各個處理單元，以對多個指令進行高效的并行處理。但是，目前尚無提前分發數據分組負載的相關機制。從而，所有數據分組就必須被傳送至某個指定的CPU核，然后再分割給相應的軟件進行處理。于是，這樣就容易導致數據包堆積在單個的CPU核之中，從而就成為“瓶頸”，甚至在最壞的情況下造成丟包。

為解決上述問題，業界研發了高速的流量調度機制。其工作原理為：如圖3所示，基于硬件加速器所接收到的分組流數據，將數據包分配給FPGA數據結構（以隊列的形式）。其后，DMA（Direct Memory Access，直接內存存取器）將數據分組傳送至主內存陣列（多核CPU的每個處理器單元對應一個主內存）。

圖3 高速流量調度的實現原理（以六核CPU為例）

以此種方式，所有的處理負載/任務就被平均、平滑地分配給多核CPU的每個處理器單元（如圖4所示），同時又不會造成軟件周期的浪費。

圖4 高速流量調度的效果（以六核CPU為例）

（2）可進行數據流量導向

應用于網絡虛擬化的硬件加速器HWA除了可進行高速的流量調度，還需要研發一種技術機制，以使得軟件能自主確定將數據流分配至哪些相應的DMA序列，為此研發了流量導向裝置。

如圖5所示，流量導向裝置使得Lagopus（SDN軟件交換機）可通過應用編程接口API與硬件加速器HWA通信來確定將數據流分配至哪些相應的DMA序列。可見，流量導向裝置可用于提高系統性能。

圖5 流量導向裝置

總之，流量導向裝置可計算出數據分組應如何被分配至多核CPU的某個/某些處理器單元，從而，數據流就無需被確定兩次，相應的處理也就可被跳過。這就使得Lagopus（SDN軟件交換機）具備足夠多的時間去更為高效地處理小數據包。

（3）數據包鏡像

在未來，需要實現更快地查找出發生網絡故障問題的原因。這是由于，在將來實現了網絡虛擬化技術之后，網絡故障會變得更為復雜。

為此，業界也研發了可應用于硬件加速器HWA之中的數據包鏡像技術。其特點為：可在不對軟件造成任何負載的情況之下，隨時對虛擬網絡進行監測。

如圖6所示，數據包鏡像技術的實現原理為：對輸入FPGA硬件加速器HWA的數據分組/包進行復制，并將其原樣（未經修改）轉發給相關的外部設備進行分。從而可及時判斷、檢測出網絡故障問題發生的“苗頭”，而同時又不會影響到正常的數據分組/包處理功能。

圖6 數據包鏡像技術的實現

4、系統試驗與評估結果

NTT與Xilinx公司合作進行了其裝備有FPGA硬件加速器HWA的SDN軟件交換機系統原型樣機的測試，并驗證了硬件/軟件聯合設計所能獲得的系統性能增益。相關測試采取了最新的FPGA設備與工具SDNet（Software Defined Specification Environment for Networking，用于組網的軟件定義規范環境。其可進行分組數據包的處理）。對于分組數據包轉發性能的評估結果如圖7所示，所測得的功率消耗情況如圖8所示。

圖7 測試原型系統的數據包轉發性能（其中“吞吐量”的單位是Gbit/s）

圖8 40 Gbit/s線速下的系統功耗

圖7中的數據表明：（1）無論是長包（比如1600字節）還是短包（比如50字節），部署了硬件加速器HWA后，轉發性能均有所增強，包的長度不一，增強的程度也不一；（2）部署了硬件加速器HWA后，多核CPU的處理器單元數越大，在一定的包長（1000字節左右）范圍之內，轉發性能越好，且其性能改善的程度也與具體的包長大小相關；（3）部署了硬件加速器HWA后，當包長達到一定的大小時，系統吞吐量存在一個極限值，且多核CPU的處理器單元數不同，開始出現吞吐量極限值時的包長大小也不同；（4）部署了硬件加速器HWA后，定性看來，系統對長包的轉發性能要優于短包。

此外還發現，當采取8核CPU（處理器單元達到最大數值）時，系統在處理長度大于384字節的分組數據包時，可獲得高達40 Gbit/s的線速。而且，當數據包處理速率達到40 Gbit/s之時，整個通用型服務器的功耗為425瓦，但FPGA硬件加速器HWA的功耗于其中的占比還不到5%——僅為19瓦。這就意味著，實際上是可以以很小的功耗代價來獲得理想中的高線速的。

測試中還發現，采取Lagopus（SDN軟件交換機）對硬件加速器HWA的輸入數據包進行復制（通過相應的應用編程接口API），不會對原型系統之中的首要數據包處理產生任何影響。

5、未來研發工作規劃

如圖7所示，原型系統對于小于384字節的短包的轉發性能（吞吐量、線速）較低。為此，業界對該SDN軟件交換機系統（內含硬件加速器HWA）的下一步研發目標是將其線速（吞吐量）提高至40 Gbit/s。

另外，為進一步提高系統的可靠性，業界將會對數據包鏡像技術的實際使用進行測試，以進行網絡監測并對網絡功能進行分析，進而提高網絡虛擬化的運營效率。

此外，業界還規劃采取SDN軟件交換機系統（內含硬件加速器HWA）原型系統的三大特性來實際部署NFV（網絡功能虛擬化）應用，并研制可用于試用的相關系統。

以此方式，電信網絡虛擬化技術的性能與可靠性將得到進一步的提高，并有望將硬件/軟件聯合設計作為網絡虛擬化的基礎技術，從而助力推動網絡虛擬化技術在電信運營商基礎網絡之中的實際商用部署進程。

參考文獻：

[1] Takahiro Hatano, Koji Yamazaki, Akihiko Miyazaki. Hardware/Software Co-design
Technology for Network Virtualization [EB/OL]. https://www.ntt-review.jp/archive/ntttechnical.php?contents=ntr201601fa7... , 2016-01-30 .

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