【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)功能日益多樣化,分組分類技術(shù)對匹配域數(shù)量、表項深度等需求不斷提高,加劇了硬件存儲壓力。為保證查表效率和硬件資源利用率,提出基于信息熵的匹配域裁剪算法。通過分析匹配域冗余信息,提出匹配域裁剪模型;通過分組頭部信息熵的映射建模,將匹配域裁剪算法復(fù)雜度從NP難降為線性復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明,較現(xiàn)有方案,所提方案所需三態(tài)內(nèi)容尋址存儲器(TCAM,ternary content-addressable memory)存儲空間能夠進(jìn)一步減少40%以上,或隨著流表規(guī)模增長,所提案能夠明顯減少算法運行時間。
[Abstract]:With the increasing diversification of network functions, the number of matching fields and the depth of table items are increasingly required by the grouping classification technology, which intensifies the storage pressure of hardware. In order to ensure the efficiency of table searching and the utilization of hardware resources, a matching domain clipping algorithm based on information entropy is proposed. The matching domain clipping model is proposed by analyzing the redundant information in the matching domain, and the complexity of the matching domain clipping algorithm is reduced from NP to linear complexity by mapping the entropy of the header information. The experimental results show that the proposed scheme can further reduce the storage space of three-state content addressable memory (TCAM,ternary content-addressable memory) by more than 40%, or increase with the scale of stream table. The proposed algorithm can significantly reduce the running time of the algorithm.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(No.2013CB329104) 國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61521003) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(No.2015AA016102)~~
【分類號】：TP301.6

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本文編號：2309696