TGStat
TGStat
Type to search
Advanced channel search
  • flag English
    Site language
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Sign In
  • Catalog
    Channels and groups catalog Regional compilations Thematic compilations Платные каналы Search for channels
    Add a channel/group
  • Ratings
    Rating of channels Rating of groups Posts rating
    Ratings of brands and people
  • Analytics
  • Search by posts
  • Telegram monitoring
  • Promotion
    Advertising through Yandex Business Advertising in channels through TGStat Agency Advertising on TGStat.ru website
Linux Club

28 Jul, 13:40

Open in Telegram Share Report

Видеокарты могут ускорить работу сети в Linux

Разработчики ядра Linux представили патчи KNOD для ускорения обработки сетевых пакетов с помощью GPU AMD. KNOD работает напрямую без фреймворков пространства пользователя (ROCm/CUDA). Пакеты перенаправляются из сетевой карты в GPU через DMA и Device Memory TCP. При этом массовый параллелизм (SIMT) с тысячами потоков снимает ограничения CPU при L4-балансировке нагрузки и IPsec-шифровании. Такое ускорение сработает с XDP, IPsec, различными туннелями, netfilter и Open vSwitch. XDP запускает программы на уровне драйвера до выделения памяти сетевым стеком.

Увы, пока поддерживаются только «красные» видеокарты, работающие с открытым драйвером AMDGPU. Поддержка Intel в планах, Nvidia видимо не будет – Nouveau непригоден, других открытых драйверов нет.

Linux Club

5.9k 1 91 20 106
Catalog
Channels and groups catalog Channels compilations Search for channels Add a channel/group
Ratings
Rating of Telegram channels Rating of Telegram groups Posts rating Ratings of brands and people
API
API statistics Search API of posts API Callback
Our channels
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Read
Академия TGStat Telegram Research 2019 Telegram Research 2021 Telegram Research 2023
Contacts
Справочный центр Support Email Jobs
Miscellaneous
Terms and conditions Privacy policy Public offer
Our bots
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot