NUMA体系下不跨Node远程使用内存。 3.3 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 从最早的mmx/sse到最新的avx2,SIMD的能力一直在增强。DPDK采用批量同时处理多个包,再用向量编程,一个周期内对所有包进行处理。比如,memcpy就使用SIMD来提高速度。 SIMD在游戏后台比较常见,但是其他业务如果有类似批量处理的场景,要提高性能...
对于单节点系统,若需要1024个页面,可使用如下命令: 在NUMA机器上,页面的需要明确分配在不同的node上(若只有一个node只需要分配一次): 这种配置方式的优点是配置简单,无需编译、重启,但是无法配置1GB这样的大hugepages。 DPDK使用Hugepages 预留好Hugepages之后,想要让DPDK使用预留的Hugepages,需要进行下述操作: 可以将...
EAL: PCI device0000:02:02.0 on NUMA socket-1 EAL: Invalid NUMA socket, default to0 EAL: probe driver:8086:100f net_e1000_em EAL: PCI device0000:02:06.0 on NUMA socket-1 EAL: Invalid NUMA socket, default to0 EAL: probe driver:8086:100f net_e1000_em APP: HPET is not enabled, usi...
软件架构去中心化,尽量避免全局共享,带来全局竞争,失去横向扩展的能力。NUMA体系下不跨Node远程使用内存。 3.3 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 从最早的mmx/sse到最新的avx2,SIMD的能力一直在增强。DPDK采用批量同时处理多个包,再用向量编程,一个周期内对所有包进行处理。比如,memcpy就使用SIMD来提高速度。 SIM...
在现实的计算机体系结构中，一次Cache Miss（缓存未命中）可能导致回内存读取需要约65纳秒，而在NUMA（Non-Uniform Memory Access）体系下跨Node通讯又大约需要40纳秒。这意味着，即便不考虑业务逻辑的复杂性，仅仅纯粹的收发包操作就已经带来了巨大的挑战。为了应对这些挑战，我们必须精心控制Cache的命中率，深入理解计算机...
软件架构去中心化,尽量避免全局共享,带来全局竞争,失去横向扩展的能力。NUMA体系下不跨Node远程使用内存。 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 从最早的mmx/sse到最新的avx2,SIMD的能力一直在增强。DPDK采用批量同时处理多个包,再用向量编程,一个周期内对所有包进行处理。比如,memcpy就使用SIMD来提高速度。
(int)rte_socket_id())printf("WARNING, port %u is on remote NUMA node to ""polling thread.\n\tPerformance will ""not be optimal.\n", port);printf("\nCore %u forwarding packets. [Ctrl+C to quit]\n",rte_lcore_id());/* Main work of application loop. 8< */for(;;) {/* ...
编译helloworld示例 # cd /opt/dpdk-stable-18.11.11/examples/helloworldhelloworld# export RTE_SDK=/opt/dpdk-stable-18.11.11helloworld# make 或 # cd /opt/dpdk-stable-18.11.11/examples/helloworldhelloworld# gcc -o helloworld main.c -I /usr/local/include/dpdk/ -ldpdk -lnuma -lpthread -ldlhello...
软件架构去中心化，尽量避免全局共享，带来全局竞争，失去横向扩展的能力。NUMA体系下不跨Node远程使用内存。3.SIMD（Single Instruction Multiple Data）从最早的mmx/sse到最新的avx2，SIMD的能力一直在增强。DPDK采用批量同时处理多个包，再用向量编程，一个周期内对所有包进行处理。比如，memcpy就使用SIMD来提高速度。SI...