미래인터넷에 대한 연구가 시작되면서 새로운 네트워크 구조 및 프로토콜에 대한 실험을 용이하게 할 수 있는 소프트웨어 라우터에 대한 관심이 높아지고 있다. 고성능 소프트웨어 라우터를 구현하는 데에 있어서 해결하여야 하는 한 가지 문제는 고속의 IP 주소 검색 기능의 구현이다. 최근에 고성능 IP 주소 검색 기능을 GPU의 병렬성을 이용하여 해결하려는 시도가 행해지고 있다. 본 논문에서는 GPU에 적합한 구조를 지닌 고성능의 IP 주소 검색 방법을 제안한다. GFLE라고 명명한 이 방법은 해시 테이블 기반 하에서 GPU에서 캐시 히트를 높일 수 있는 구조를 추가한 것이다. 제안한 방법은 실제 백본 라우터의 라우팅 테이블을 사용한 실험을 통하여 약 180 Mpps의 IP 주소 검색 성능을 나타내며, 기존에 발표된 방법에 비하여 프리픽스 갱신이 용이하다는 장점을 지니고 있다.
Since the research of future Internet has been conducted, programmable software routers have attracted interest, which can facilitate experiments of new network architectures and new protocols. One of the challenging issues in developing high-performance software routers is to implement efficient and high-speed IP address lookup function. Recently, a few approaches have been tried to enable high speed IP address lookup by exploiting the parallelism of GPU. This paper proposes a high-speed IP address lookup method suitable to GPU. The proposed scheme, called GFLE, is based on hash tables and adds a structure to improve cache-hit. The experiment results of real data from back-bone routers show that the proposed can process packets in IP address lookup at around 180 Mpps and has much better performance in IP address update than a existing scheme using GPU.
