36、基于FPGA的网络硬件与本地节能策略研究

基于FPGA的网络硬件与本地节能策略研究

1. 部分重配置技术概述

部分重配置是一项极具吸引力的技术，拥有众多优势。它能够在FPGA上节省空间、降低功耗，还可应用于特定的网络相关场景，如查找表或过滤规则集。在C板上，我们探讨了部分重配置的可能性，并明确了重配置过程中的关键组件。

通过模拟实验，我们研究了动态重配置在高速网络环境中的适用性。结果显示，动态重配置可根据负载水平调整以降低功耗，但会带来抖动增加的问题。利用日常流量的波动进行重配置，影响较小；若允许缓冲和快速重配置，虽会产生较高但可控的抖动，却能获得更显著的收益。不过，重配置过程不可避免地会引入延迟，而在追求最大能源收益时，延迟还会进一步增加。这些延迟对网络流量的影响可通过网络模拟器进行模拟，模拟器会综合考虑传输协议和特定应用的行为。

2. 网络节能的背景与需求

当前，多数已知的不可再生一次能源日益稀缺，预计在未来几十年内将耗尽。而且，这些能源在燃烧过程中会排放大量温室气体，导致气候变化和全球变暖。国际社会正努力在2020年将能源消耗和温室气体排放降低20%，这就需要对现有生活方式和商业模式进行根本性变革。

在网络领域，尽管小型化和信息通信技术（ICT）的发展遵循摩尔定律和吉尔德定律，但功耗并未如预期般降低。小型化虽降低了单位功耗，但增加了逻辑端口数量，从而提高了性能，同时也增加了功耗，这种现象被称为“反弹效应”或“杰文斯悖论”。因此，节点所需的总功率增长迅速。

然而，网络流量具有高峰和低负载交替的特点，这为功率管理技术提供了应用空间。通过采用自适应功率管理策略，在满足用户需求的同时，利用低负载时段节省能源和成本成为可能。这些策略可以在本地设备层面独立实施，通过暂时关闭或降低未使用接口的时钟频率来大幅降低功耗。

3. 网络能源效率的主动本地策略

从多个网络设备的实验测量数据可知，在当前架构中，约一半的能源消耗与基础系统相关，另一半与安装的线路接口卡数量有关（即使接口处于空闲状态）。令人惊讶的是，实际的电子路由/交换矩阵和线路卡的功耗几乎与网络负载无关，满载设备的能源需求仅比空闲设备高约3%。

这表明，开发节能架构，利用暂时关闭或使设备及子系统进入节能模式的能力至关重要。将整个节点置于睡眠模式（按节点睡眠模式）可能不太实际，特别是对于大型和高连接性的节点，因为这会使许多昂贵的传输链路闲置，浪费大量资本投资，还会降低网络的整体网状程度，影响网络可靠性和负载均衡能力。

相比之下，仅将单个接口置于睡眠模式（按接口睡眠模式）在高速运行时可显著节省能源。例如，商用现货（COTS）以太网交换机（如Catalyst 2970 24端口LAN交换机）的1000baseT接口会使总功耗增加约1.8W。目前，自适应链路速率（ALR）和低功耗空闲（LPI）被认为是降低低利用率期间功率需求的有效本地技术。

• 自适应链路速率（ALR） ：该技术可根据实际流量需求动态调整链路速率，从而降低功耗。以较低频率运行设备不仅能减少能耗，还可结合动态电压缩放（DVS）降低工作电压，使功率呈三次方缩放，能耗呈二次方缩放。例如，Intel 82541PI千兆以太网控制器在1Gbps全运行时耗电约1W，当链路无信号时可关闭PHY，在需要降低能耗时将链路速率降至10Mbps。此外，ADSL2标准也支持多种数据速率以实现功率管理。
• 低功耗空闲（LPI） ：当无数据传输时，LPI会停止单个接口的传输，有新数据包到达时迅速恢复，与传统系统中的连续空闲信号不同。LPI定义了长时段的无信号传输和短时段的信号传输以同步接收器。在低功耗模式下，接收器中的元件可冻结，并在几微秒内唤醒。

不同接口技术的常见唤醒策略参数如下表所示：
| 技术 | 唤醒时间 | 睡眠时间 | 平均节能率 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 100baseTX | 30 μs | 100 μs | 90% |
| 1000baseT | 16 μs | 182 μs | 90% |
| 10GbaseT | 4.16 μs | 2.88 μs | 90% |

当设备在低功耗模式下花费大量时间时，可实现显著的能源节省。不过，在低功耗模式与正常模式之间切换时，能耗会大幅增加，具体数值取决于实现方式，可能为正常模式能耗的50% - 100%。在数据包到达率高度不均匀的网络环境中，接口在不同运行速率或睡眠/活动模式之间切换可能会导致额外的数据包延迟甚至丢失。因此，需要解决节点之间在低功耗状态或传输速率切换时的协调问题，确保这些切换对上层协议和应用尽可能透明。为了平衡潜在的能源节省、性能和透明度，可以采用缓冲、数据包合并和协调以太网策略等方法，但这些方法也可能带来额外的延迟和数据包丢失问题。

4. 本地节能策略的建模与分析

为了更好地理解本地节能策略的运行机制、优势和劣势，我们对这些策略进行了建模，并通过模拟实验进行分析。

我们用有向图G(V, E)表示物理网络拓扑，其中V是代表网络节点的顶点集合，E是代表网络链路的边集合，由于每个接口对应一个单向链路，所以链路集合E实际上等同于接口集合。每个接口都有其原生速度，用vi表示，vi的取值范围为{10 Mbps, 100 Mbps, 1000 Mbps, 10000 Mbps}。不同原生链路速率下接口的能耗和功率消耗如下表所示：
| 原生链路速率vi | 每个接口的功率 | 能量缩放指数（ESI） - 每比特能量 | 能量消耗率（ECR） - 每Gbps功率 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 10 Mbps | 0.1 W | 10 nJ/bit | 10 W/Gbps |
| 100 Mbps | 0.2 W | 2 nJ/bit | 2 W/Gbps |
| 1,000 Mbps | 0.5 W | 0.5 nJ/bit | 0.5 W/Gbps |
| 10,000 Mbps | 5.0 W | 0.5 nJ/bit | 0.5 W/Gbps |

通过对每比特能耗（ESI指标）的分析可知，转发一比特数据所需的能量因接口的原生链路速率而异。通常，高速接口的每比特能耗较低，即较慢接口转发一比特数据所需的能量更多，且占用链路资源的时间更长。值得注意的是，1 Gbps和10 Gbps接口的每比特能量相同，这意味着10 Gbps技术在提高链路速率的同时，能耗并未相应降低，功率消耗从1 Gbps到10 Gbps呈线性增长。因此，在功率消耗和比特率之间的平衡方面，1 Gbps接口表现最佳。

此外，我们发现接口的功耗与当前吞吐量无关，即功耗是吞吐量独立的。基于此，我们可以使用ALR技术根据当前吞吐量调整链路速率，从而实现节能。虽然IEEE能源高效以太网工作组在制定802.3az标准时选择了LPI，但我们认为将ALR和LPI结合使用可能会带来更多优势。

为了对ALR进行建模，我们定义了可用链路速率集合R = {r1, …, rm}，其中ri表示接口i的工作链路速率，且ri ≤ vi。在实际标准中，接口只能切换到现有的链路速率，即R = {10 Mbps, 100 Mbps, 1000 Mbps, 10000 Mbps}。根据当前技术，接口有三种可能的运行模式：关闭（Off）、低功耗空闲（LPI）和自适应链路速率（ALR）。

在模拟实验中，我们发现使用ALR时，接口的功耗不仅取决于工作链路速率ri，还与原生链路速率vi有关。对于相同的吞吐量td，较慢的接口在以相同速率ri工作时，功耗反而更低。这是因为实现高速链路速率所采用的不同技术导致高速接口的固定功耗更高。实际上，接口的功耗由固定部分和可变部分组成，固定部分用于维持接口正常运行，与链路速率无关，主要包括控制电路的功耗；可变部分与流量成正比，由收发器产生。

为了更准确地模拟接口的功耗，我们引入了函数Ψ(vi, rj)来表示接口i在原生速度vi和工作链路速率rj下的功率消耗，且Ψ(vi, rj) < Ψ(vi, rk)（j < k）。同时，我们定义Θn为节点n的固定功率消耗，包括基础系统、交换矩阵和控制电路等的功耗，但不包括节点接口的功耗。Ψ函数具有以下性质：
1. 函数定义：Ψ: (vi, ri) → Ψ(vi, ri)，Ψ(vi, ri) ∈ ℜ
2. 与原生链路速率成正比：∀i ∈ E, Ψ(vi, ri) ∝ vi
3. 与工作链路速率成正比：∀i ∈ E, Ψ(vi, ri) ∝ ri
4. 关闭或LPI模式下能耗近零：∀i ∈ E, Ψ(vi, ri) ≅ 0 ⇔ ri = 0 ∨ ri = off
5. 相同工作链路速率下，原生链路速率低的接口功耗低：∀i, j ∈ E, vi < vj ∧ ri = rj ⇒ Ψ(vi, ri) < Ψ(vj, rj)
6. 相同原生链路速率下，工作链路速率低的接口功耗低：∀i, j ∈ E, vi = vj ∧ ri < rj ⇒ Ψ(vi, ri) < Ψ(vi, rj)
7. 相同r/v比但不同原生/工作链路速率的接口，能耗不同：∀i, j ∈ E, (ri/vi) = (rj/vj) ∧ (vi ≠ vj ∨ ri ≠ rj) ⇒ Ψ(vi, ri) ≠ Ψ(vj, rj)

在实际情况中，为了模拟接口的功耗，我们首先考虑一个两级系统，即接口只能在高功率和低功率两种链路速率下工作。总能耗为低功率模式下的能耗与高功率模式下的能耗之和，即低功率模式的瞬时成本乘以低功率模式的总时间加上高功率模式的瞬时成本乘以高功率模式的总时间。

在更一般的情况下，当有多个链路速率可用时，我们将时间划分为多个区间，使每个区间内的链路速率保持不变，并记录每个区间的持续时间。设N为状态不变的时间区间数量，ti为第i个时间区间的持续时间（秒），则总时间T = ∑(i = 1 to N) ti。设ri为第i个时间区间的链路速率，τ为链路速率切换所需的时间（假设每次切换所需时间相同），cj为链路速率为j时的瞬时功率消耗，ζ为瞬时功率需求cj与对应链路速率j之间的比例常数，使得cj = Θ + ζ · j，Xhk为从链路速率h切换到链路速率k时的功率消耗。则单个接口的总能耗为：
[
\begin{align }
\Psi &= \sum_{i = 1}^{N} t_i c_{r_i} + \sum_{i = 1}^{N - 1} X_{r_{i}r_{i + 1}} + (N - 1)\tau\zeta\overline{r}\
&= \sum_{i = 1}^{N} t_i (\Theta + \zeta r_i) + \sum_{i = 1}^{N - 1} X_{r_{i}r_{i + 1}} + (N - 1)\tau\zeta\overline{r}\
&= \Theta T + \zeta\sum_{i = 1}^{N} t_i r_i + \sum_{i = 1}^{N - 1} X_{r_{i}r_{i + 1}} + (N - 1)\tau\zeta\overline{r}
\end{align }
]

为了简化计算，我们假设Xhk ∝ cmax{h,k} = ζ · max{h,k}，则上式可近似为：
[
\Psi \approx \Theta + \zeta(T\overline{r} + (N - 1)\tau\overline{r})
]

基于上述能耗模型，并结合文献中的实际能耗数据，我们模拟了不同原生速度接口在不同链路速率下的运行情况。结果表明，每比特能耗既与接口的原生链路速率有关，也与实际工作链路速率有关。高速原生接口在切换到较低链路速率时，能耗变化不大；而低速原生接口的能耗则变化较大，尤其是在低速率工作时。

以一个模拟的10 Gbps接口路由器为例，其功率消耗分布如下：基础系统约占总能耗的50%，接口（包括固定和可变部分）占另外50%。其中，接口能耗的大部分来自与链路速率无关的固定部分，仅有约15%的能耗与链路速率相关。

综上所述，部分重配置技术和本地节能策略为网络领域的功耗优化提供了有效的途径。通过合理应用这些技术和策略，我们有望在满足网络性能需求的同时，降低能源消耗，实现可持续发展的目标。未来，我们可以进一步研究如何更好地结合ALR和LPI技术，以及如何优化重配置过程，以减少延迟对网络性能的影响。

基于FPGA的网络硬件与本地节能策略研究

5. 本地节能策略的实际应用与挑战

在实际的网络环境中应用本地节能策略时，我们会面临诸多挑战。首先，网络流量的不确定性给策略的实施带来了困难。由于网络流量的高峰和低谷难以准确预测，如何在不同流量情况下及时、有效地切换接口的工作模式成为关键问题。例如，在流量突然增大时，如果接口不能及时从低功耗模式恢复到正常工作模式，可能会导致数据包丢失或延迟增加，影响网络服务质量。

其次，设备之间的兼容性也是一个重要挑战。不同厂商生产的网络设备可能对ALR和LPI等节能策略的支持程度不同，这使得在混合设备的网络环境中统一实施节能策略变得复杂。例如，某些旧型号的设备可能不支持ALR技术，或者在与其他支持该技术的设备协同工作时出现兼容性问题。

此外，节能策略的实施还可能受到网络拓扑结构的影响。在复杂的网络拓扑中，不同节点和链路的重要性和使用频率差异较大，如何根据拓扑结构合理分配节能资源，确保在节能的同时不影响网络的整体性能，是需要深入研究的问题。

为了应对这些挑战，我们可以采取以下措施：
- 智能流量预测 ：利用机器学习和数据分析技术，对网络流量进行实时监测和预测。通过分析历史流量数据和当前网络状态，提前预判流量的变化趋势，从而更准确地调整接口的工作模式。例如，使用时间序列分析算法预测未来一段时间内的流量高峰和低谷，以便在合适的时机进行接口的切换。
- 设备兼容性测试与升级 ：在部署节能策略之前，对网络中的所有设备进行兼容性测试，确保它们能够正常支持所选的节能策略。对于不支持的设备，可以考虑进行软件升级或更换硬件。同时，建立设备兼容性数据库，记录不同设备的节能支持情况，为后续的网络规划和设备选型提供参考。
- 拓扑感知的节能策略 ：根据网络拓扑结构和节点的重要性，制定差异化的节能策略。对于核心节点和关键链路，适当减少节能措施的实施，以保证网络的可靠性和稳定性；对于边缘节点和低使用率链路，可以加大节能力度。例如，在一个分层网络拓扑中，核心层的设备保持较高的工作状态，而接入层的设备可以更多地采用低功耗模式。

6. 节能策略的综合评估

为了全面评估本地节能策略的效果，我们需要从多个方面进行综合考虑。除了能耗降低和成本节省之外，还需要关注网络性能、可靠性和服务质量等指标。

• 能耗降低 ：这是节能策略的核心目标。通过对比实施节能策略前后的能耗数据，可以直观地评估策略的节能效果。例如，计算设备在不同工作模式下的平均能耗，以及节能策略实施后整体网络的能耗降低百分比。
• 成本节省 ：能耗降低直接带来了成本的节省。除了电费成本的减少之外，还需要考虑设备的采购、维护和升级成本。例如，采用节能策略可能需要购买支持ALR和LPI技术的新型设备，这会增加一定的采购成本，但从长期来看，节能带来的电费节省可能会超过设备升级的成本。
• 网络性能 ：节能策略的实施不应以牺牲网络性能为代价。我们需要关注数据包的延迟、丢包率和吞吐量等指标。例如，在接口切换工作模式时，可能会导致数据包的短暂延迟，需要确保这种延迟在可接受的范围内，不影响用户的正常使用。
• 可靠性 ：网络的可靠性是保障业务连续性的关键。在实施节能策略时，需要确保设备在节能模式下仍然能够正常工作，并且在出现故障时能够及时恢复。例如，在低功耗模式下，设备的某些功能可能会被关闭，但需要保证在必要时能够快速唤醒并恢复正常运行。
• 服务质量 ：对于一些对服务质量要求较高的应用，如视频会议、在线游戏等，节能策略的实施需要更加谨慎。需要确保在节能的同时，不影响这些应用的服务质量，如保证视频的流畅性和游戏的低延迟。

为了更直观地展示节能策略的综合评估结果，我们可以使用以下表格：
| 评估指标 | 评估方法 | 目标值 | 实际值 | 评估结果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 能耗降低 | 对比实施前后的能耗数据 | 降低[X]% | [实际降低百分比] | [达标/未达标] |
| 成本节省 | 计算电费和设备成本的变化 | 节省[X]元 | [实际节省金额] | [达标/未达标] |
| 网络性能 | 监测数据包延迟、丢包率和吞吐量 | 延迟<[X]ms，丢包率<[X]%，吞吐量>[X]Mbps | [实际延迟、丢包率和吞吐量] | [达标/未达标] |
| 可靠性 | 统计设备故障恢复时间和次数 | 故障恢复时间<[X]s，故障次数<[X]次 | [实际故障恢复时间和次数] | [达标/未达标] |
| 服务质量 | 收集用户反馈和应用性能数据 | 满足应用的服务质量要求 | [实际服务质量情况] | [达标/未达标] |

7. 未来发展趋势

随着网络技术的不断发展和能源问题的日益突出，本地节能策略在未来将朝着更加智能化、集成化和协同化的方向发展。

• 智能化 ：未来的节能策略将更加依赖于智能算法和人工智能技术。通过实时监测网络状态和流量变化，智能系统可以自动调整接口的工作模式，实现最优的节能效果。例如，利用深度学习算法对网络流量进行实时分析，根据不同的流量特征自动选择最合适的节能策略。
• 集成化 ：节能技术将与其他网络技术更加紧密地集成。例如，将节能策略与软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术相结合，通过集中式的网络管理和控制，实现对整个网络的节能优化。在SDN架构中，可以根据网络流量和拓扑信息，动态调整各个节点和链路的节能策略。
• 协同化 ：不同网络层次和设备之间的协同节能将成为未来的发展趋势。不仅要实现单个设备的节能，还要考虑整个网络的协同节能。例如，在数据中心网络中，服务器、交换机和存储设备之间可以通过协同工作，实现整体的节能优化。当服务器负载较低时，交换机可以相应地降低接口速率，减少能耗。

以下是未来本地节能策略发展趋势的mermaid流程图：

graph LR
    A[智能化] --> B[实时监测与智能调整]
    A --> C[深度学习算法应用]
    D[集成化] --> E[与SDN结合]
    D --> F[与NFV结合]
    G[协同化] --> H[设备间协同节能]
    G --> I[网络层次协同节能]

8. 结论

本地节能策略在网络领域具有重要的应用价值和发展前景。通过部分重配置技术和ALR、LPI等本地节能策略，我们可以在一定程度上降低网络设备的能耗，实现节能减排的目标。然而，在实际应用中，我们也面临着诸多挑战，如流量不确定性、设备兼容性和拓扑结构影响等。

为了更好地应对这些挑战，我们需要采取智能流量预测、设备兼容性测试与升级、拓扑感知的节能策略等措施。同时，在评估节能策略时，需要综合考虑能耗降低、成本节省、网络性能、可靠性和服务质量等多个指标。

未来，随着技术的不断进步，本地节能策略将朝着智能化、集成化和协同化的方向发展。我们相信，通过不断的研究和实践，我们能够进一步优化节能策略，在保证网络性能的前提下，实现网络能耗的有效降低，为可持续发展做出贡献。