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基于决策树映射的低功耗TCAM包分类方案

Decision tree based pre-classifier for energy-efficient TCAM based packet classification

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为了实现网络流的线速转发,高性能交换机普遍采用三态内容寻址存储器(TCAM)来构建其包分类引擎.针对TCAM功耗高的问题,近年来出现了许多低功耗索引方案,实现了TCAM存储块的选择性激活以降低功耗,但这些索引方案普遍采用自底向上的局部优化算法来构建,无法有效实现流表规则的均匀划分,严重影响了TCAM的存储效率及功耗降低效果.提出并实现了一种基于决策树映射的TCAM低功耗索引方案,在极大降低功耗的同时提升了TCAM的存储效率.利用规则普遍存在的小域特征,将原始规则集划分为若干个规则子集,然后针对各个子集的特征域,采用自顶向下的方式分别构建平衡决策树,最后通过对各个决策树进行贪心遍历,从而得到TCAM索引列表.实验表明,针对规模为十万条的规则集,算法在仅使用额外1.3％存储空间开销的同时实现了98.2％的功耗降低.

李文军、刘馨蔚、邢凯轩、乐文霞、李挥

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北京大学深圳研究生院,广东深圳518055

鹏城实验室,广东深圳518055

北京大学信息科学技术学院,北京100871

软件定义网络 OpenFlow 包分类 三态内容寻址存储器 低功耗

国家自然科学基金国家重点研发计划项目国家重点研发计划项目鹏城实验室项目广东省重点领域研发计划项目深圳市基础研究课题中国博士后科学基金中国博士后科学基金

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2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0625

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(1)
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