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基于多核处理器的可扩放包分类算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·研究背景第10-11页
   ·包分类问题的定义第11-12页
   ·包分类问题的研究第12-15页
     ·性能评价指标第12-13页
     ·包分类问题的困难第13-14页
     ·研究现状第14-15页
   ·并行加速比模型第15-17页
   ·论文主要工作及后续章节安排第17-18页
   ·小结第18-19页
第2章 相关研究工作及技术基础第19-37页
   ·包分类算法第19-28页
     ·基于Tries 的算法第19-20页
     ·基于决策树的算法第20-21页
     ·基于Hash 查找的算法第21-22页
     ·基于维度分解的算法第22-26页
     ·混合算法第26-28页
     ·算法性能比较第28页
   ·规则集基准-ClassBench第28-30页
   ·多核处理器平台第30-36页
     ·Intel IXP2800 网络处理器第30-33页
     ·Intel Xeon 多核处理器第33-36页
   ·小结第36-37页
第3章 基于多核处理器的并行加速比模型改进第37-50页
   ·并行加速比模型分析第38-40页
     ·Amdahl 加速比模型第38页
     ·Gustafson 加速比模型第38-39页
     ·内存受限加速比模型第39-40页
     ·考虑cache 开销的加速比模型第40页
   ·区分工作负载的并行加速比模型第40-43页
     ·参数定义第41页
     ·区分工作负载的并行加速比模型第41-42页
     ·模型分析第42页
     ·模型意义第42-43页
   ·仿真实验第43-48页
     ·仿真环境及实验设置第43-44页
     ·算法执行速度分析第44-45页
     ·加速比与系统效率分析第45-48页
   ·算法设计建议第48-49页
   ·小结第49-50页
第4章 基于解释器的两阶段包分类算法第50-70页
   ·分类规则集特征第50-57页
     ·一般特征第50-52页
     ·ClassBench 种子规则集第52-55页
     ·合成规则集第55-56页
     ·实验中使用的合成规则集第56-57页
   ·问题分析第57-59页
   ·TIC 算法的设计思想第59-60页
   ·TIC 算法的设计内容第60-68页
     ·指令格式设计第62-65页
     ·预处理过程第65-67页
     ·查找过程第67-68页
   ·与其它算法的比较第68-69页
   ·小结第69-70页
第5章 TIC 算法实现与优化第70-77页
   ·代码块大小和数据对齐第70-71页
   ·数据分配和访存操作聚集第71-73页
   ·延迟隐藏第73-74页
   ·解释器优化第74-76页
   ·兼容32/64 位编程第76页
   ·小结第76-77页
第6章 实验与算法性能分析第77-89页
   ·实验配置第77-78页
     ·软硬件环境配置第77页
     ·实验用例配置第77-78页
     ·其它说明第78页
   ·空间压缩性能第78-80页
   ·基于Xeon5410 实现的TIC 算法分类速度和加速性能第80-85页
     ·数据包局部性对分类速度的影响第80-81页
     ·存储空间对RFC 算法分类速度的影响第81-82页
     ·解释器执行情况对TIC 算法分类速度的影响第82-83页
     ·TIC 与RFC 分类速度比较第83-85页
   ·基于IXP2800 实现的TIC 算法分类速度和加速性能第85-88页
     ·分类速度和加速性能第85-87页
     ·代码块大小对TIC 算法性能的影响第87-88页
   ·小结第88-89页
第7章 结束语第89-91页
   ·总结第89-90页
   ·未来工作第90-91页
参考文献第91-94页
附录1 插图列表第94-95页
附录2 表格列表第95-96页
致谢第96-97页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第97页

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