35、图形硬件上的正则表达式匹配

图形硬件上的正则表达式匹配

1. 正则表达式匹配概述

为了减轻 CPU 的负担并提高整体性能,我们对 Snort 架构进行了扩展,使其能够利用 GPU 进行正则表达式匹配。当需要对数据包进行正则表达式扫描时,数据包会被传输到 GPU 上进行实际的匹配操作。GPU 的单程序多数据(SPMD)操作特性非常适合创建多个正则表达式状态机实例,这些实例可以在不同的流处理器上运行,并处理不同的数据。

由于数据传输到 GPU 会产生开销,将多个小的数据传输合并为一个大的数据传输会比单独进行每个传输的性能更好。因此,我们选择批量将数据包复制到 GPU。为此,我们使用一个单独的缓冲区来临时存储需要进行正则表达式匹配的数据包。每当缓冲区填满时,它就会被传输到 GPU 进行处理。

数据包缓冲区的格式如下:
| Reg.Ex. ID | Length | Payload |
| — | — | — |
| 4 | 0 | 6 |
| 1536 | - | - |

每个数据包及其需要匹配的正则表达式标识符都会存储在缓冲区中。由于每个数据包可能需要匹配不同的表达式,因此每个数据包都会被“标记”,以便在搜索阶段使用适当的正则表达式进行处理。缓冲区的每一行都包含一个特殊字段,用于存储指向对应正则表达式状态机的指针。

当缓冲区填满时,GPU 的所有流处理器会同时对其进行处理。匹配过程是一个内核函数,能够并行扫描每个网络数据包的有效负载以查找特定的表达式。这个内核函数由多个线程同时并行执行。每个线程使用正则表达式的标识符独立扫描整个数据包。所有正则表达式的状态机都存储在图形处理器的内存空间中,因此流处理器可以直接访问它们,并同时搜索数据

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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