QUIC CPU Optimization Lab

Снижение CPU нагрузки в QUIC-туннелях: eBPF/XDP, io_uring, SIMD-ускорение криптографии

Закрытая лаборатория Начато: Декабрь 2025

Обзор проекта

QUIC CPU Optimization Lab — исследовательский проект, направленный на снижение CPU нагрузки в QUIC-туннелях (MASQUE/CONNECT-IP) для платформы CloudBridge. Проект исследует методы оптимизации на уровне ядра (eBPF/XDP), zero-copy I/O (io_uring) и SIMD-ускорения криптографии.

Проект является закрытым в связи с коммерческой ценностью разработок и необходимостью защиты уникальных наработок. Доступ предоставляется через спонсорство и партнёрство.

Ключевые цели

20-60%

Снижение CPU нагрузки

30-40%

Увеличение throughput

RFC

Полная совместимость

Open

Публикация результатов

Области исследования

eBPF/XDP

Offload packet classification в kernel space, снижение syscall overhead, XDP-based routing decisions.

  • Скелет кода готов
  • Loader реализован

Zero-copy I/O

io_uring для устранения копирования между kernel и userspace, async I/O для TUN/TAP.

  • В активной разработке

SIMD Crypto

Параллельное шифрование пакетов AVX2/AVX-512, batch encryption, hardware AES-NI.

  • Планируется

Adaptive Batching

Агрегация малых пакетов, амортизация per-packet overhead, динамическая адаптация batch size.

  • Планируется

Congestion Control

Tunnel-optimized алгоритмы, учёт encapsulation, оптимизация для VPN workloads.

  • Планируется

Профилирование

CPU/Memory профилирование с pprof, baseline benchmarks, comparative analysis.

  • Инфраструктура готова

Архитектура 

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│        QUIC CPU Optimization Lab (Go)                   │
│                                                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Baseline Benchmarks                             │   │
│  │  • Throughput measurement                        │   │
│  │  • Latency profiling                             │   │
│  │  • CPU/Memory profiling (pprof)                  │   │
│  │  • Packet rate testing                           │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                          │                              │
│                          ▼                              │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Optimization Implementations                    │   │
│  │  • eBPF/XDP packet classifier (C)                │   │
│  │  • io_uring zero-copy I/O                        │   │
│  │  • SIMD crypto acceleration                      │   │
│  │  • Adaptive batching                             │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                          │                              │
│                          ▼                              │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Comparative Analysis                            │   │
│  │  • Baseline vs Optimizations                     │   │
│  │  • Performance metrics                           │   │
│  │  • Statistical validation                        │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                          │                              │
│                          │ Integration                  │
│                          ▼                              │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  CloudBridge MASQUE VPN                          │   │
│  │  • Production deployment                         │   │
│  │  • Real-world validation                         │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Архитектура исследовательской инфраструктуры QUIC CPU Optimization Lab

Базовые измерения (macOS M1)

Throughput

0.38-0.97 Gbps

в зависимости от размера пакета

Latency

~43 μs

средняя

Packet Rate

7K-46K pps

пакетов в секунду

CPU Profiling

pprof

baseline_cpu.prof доступен

Текущий статус

Реализовано и протестировано

  • Baseline benchmarks (throughput, latency, CPU, packet rate)
  • CPU/Memory профилирование с pprof
  • Автоматизация через Makefile (30+ команд)
  • Docker окружение для воспроизводимости
  • eBPF/XDP скелет кода и loader

В активной разработке

  • eBPF/XDP packet classifier для kernel-space обработки
  • io_uring интеграция для zero-copy I/O
  • Детальный анализ baseline результатов
  • Сравнительное тестирование оптимизаций

Планируется

  • SIMD-ускорение криптографии (AVX2/AVX-512)
  • Adaptive batching и packet coalescing
  • Tunnel-optimized congestion control
  • Публикация научной статьи с результатами
  • Лабораторные работы для университетов (Q1 2026)

Технические детали

Технологии

Go 1.22+ C (eBPF) io_uring XDP AVX2/AVX-512 AES-NI pprof Docker

Стандарты

  • • RFC 9000 (QUIC)
  • • RFC 9298 (MASQUE)
  • • RFC 9484 (CONNECT-IP)

Платформы

  • • Linux (полное тестирование)
  • • macOS (разработка)
  • • Docker (воспроизводимость)

Инструменты

  • • Makefile (30+ команд)
  • • pprof (CPU/Memory)
  • • Custom benchmarks

Закрытая лаборатория

Доступ по партнёрству

Доступ:

  • Команда CloudBridge
  • Доверенные исследователи
  • Корпоративные партнёры

Почему закрытая?

  • Уникальные наработки
  • Коммерческая ценность
  • Технологическая безопасность
Стать партнёром

Публикации

Открытые результаты

Результаты исследований будут опубликованы в виде научных статей и воспроизводимых benchmark данных.

  • Научная статья (планируется)
  • Benchmark методология
  • Лабораторные работы (Q1 2026)

Связанные проекты

Связанные лаборатории

Технологии

Контакты

По вопросам партнёрства и доступа к закрытой лаборатории:

info@cloudbridge-research.ru Стать партнером