在高速网卡中实现可编程传输协议

随着数据中心网络需求的不断提升，尤其是对数据速率和延迟的严格要求，网络协议栈正逐渐从软件转向硬件实现。这一转变旨在以低延迟和低CPU利用率实现100 Gbps甚至更高的数据速率。然而，传统的网络接口卡（NIC）中的网络协议栈通常采用硬连线方式，这限制了传输协议的创新和灵活性。为了解决这一问题，本文提出了一种名为Tonic的可编程硬件架构，旨在高速网卡中实现灵活且高效的传输协议。

一、背景与挑战

在数据中心网络中，传统的软件网络协议栈尽管一直在努力提高其性能和效率，但在100 Gbps以太网上，它们往往会消耗高达30-40%的CPU周期。为了降低CPU利用率和提高性能，多个供应商开发了完全在NIC上运行的硬件网络协议栈。然而，这些NIC通常仅实现了两种主要的传输协议（如RoCE和TCP），并且这些协议是硬连线的，只能由供应商进行修改。

这种硬连线方式限制了传输协议的创新和适应性。例如，尽管近年来提出了许多用于可靠传输和拥塞控制的新算法，但现有的硬件堆栈通常只支持一小部分这些算法。此外，当运营商需要修改数据传输算法以避免网络中出现活锁时，他们必须依赖NIC供应商进行更改，这增加了操作的复杂性和成本。

二、Tonic架构概述

为了克服这些挑战，我们设计并开发了Tonic，这是一种用于传输逻辑的灵活硬件架构。Tonic旨在高速网卡中实现可编程传输协议，同时满足100 Gbps的数据速率要求。

Tonic的核心思想是识别跨不同传输协议的传输逻辑的通用模式，并基于这些模式创建一个高效的硬件“模板”。这个模板允许用户使用简单的API进行编程，而无需深入了解高速硬件编程的复杂性。

三、Tonic的设计与实现

Tonic的设计主要围绕以下两个方面：

可编程传输逻辑：

传输协议的实现涉及多种功能，如连接管理、数据缓冲区管理和数据传输。然而，其核心任务是决定传输哪些数据段（数据传输）和何时传输（拥塞控制），这些统称为传输逻辑。Tonic通过提供一个可编程的传输逻辑架构，使用户能够修改这些核心功能，从而实现灵活的传输协议。

高效硬件模板：

尽管不同的传输协议在连接和数据缓冲区管理方面存在差异，但它们有几种共同的模式。例如，不同的传输协议使用不同的算法来检测丢失的数据包，但一旦数据包被宣布丢失，可靠传输协议就会将其重传。Tonic利用这些通用模式创建了一个高效的硬件模板，该模板可以支持多种传输协议的传输逻辑。

四、代码实现与实验验证

我们在Verilog中实现了Tonic原型，并在FPGA上进行了实验验证。实验结果表明，Tonic能够支持多种协议的传输逻辑，并满足100 Gbps背靠背128字节数据包的时序要求。

以下是Tonic原型的一部分Verilog代码示例：

verilog

module tonic(  

   input wire clk,  

   input wire rst,  

   // 输入端口，用于接收来自传输层的数据和元数据  

   input wire [31:0] data_in,  

   input wire [15:0] meta_in,  

   // 输出端口，用于将数据发送到下游DMA流水线  

   output wire [31:0] data_out,  

   output wire valid_out  

);  

// 内部信号定义  

wire [31:0] buffer[0:2047]; // 用于存储未完成的数据段  

wire [15:0] meta_buffer[0:2047]; // 用于存储元数据  

wire [9:0] stream_id; // 流标识符  

wire [11:0] byte_count; // 未完成字节数  

// 传输逻辑实现（示例）  

// ...（此处省略了具体的传输逻辑实现代码）  

// 数据输出逻辑  

assign data_out = buffer[stream_id];  

assign valid_out = (byte_count > 0) && (/* 其他条件 */);  

// 其他逻辑（如连接管理、缓冲区管理等）  

// ...（此处省略了其他逻辑的实现代码）  

endmodule

请注意，上述代码仅为示例，并未包含完整的传输逻辑实现。在实际应用中，需要根据具体的传输协议和需求进行详细的实现。

五、结论

Tonic作为一种用于高速网卡中可编程传输协议的灵活硬件架构，为传输协议的创新和灵活性提供了新的解决方案。通过识别跨不同传输协议的通用模式，并基于这些模式创建高效的硬件模板，Tonic能够在满足100 Gbps数据速率要求的同时，支持多种传输协议的传输逻辑。实验结果表明，Tonic具有可行性和高效性，有望在未来的数据中心网络中得到广泛应用。