🚧 实验计划草稿：IPv6地址结构统计的GPU加速可能性分析

背景

在进行IPv6大规模主动扫描分析时，我们需要对每个自治系统（ASN）内的大量IPv6地址进行结构特征提取，例如：

• 每位（nibble）熵值（Entropy）
• 每位主导字符（Mode）
• IID特征判定等

随着地址量级超过1亿，单机串行处理将遭遇性能瓶颈，尤其在“按ASN聚合”阶段出现显著内存压力与运行时间上限。因此，我们探索是否可以将此类计算迁移至GPU。

问题拆解

我们发现，当前计算流程主要由以下步骤组成：

1. IPv6地址清洗与标准化
2. 提取32位 nibble 序列
3. 按ASN分组，逐位统计字符分布
4. 计算每位熵（entropy）与主导字符（mode）
5. 写回数据库

在这些过程中，第3和第4步为纯数值统计过程，理论上具有可并行性。

GPU迁移挑战

初步方案设想

目标： 仅将“熵与主导字符提取”这一核心瓶颈迁移到GPU。

✅ 设计方案：

1. IPv6地址预处理为 (N, 32) 的 nibble int 数组（0–15）并持久化；

2. 构造 asn → index list 映射；

3. 使用 PyTorch / Triton 实现如下计算：

   • 每列熵计算（频率 → log2）
   • 每列最大频率字符统计（mode）

评估指标

当前结论

我们认为将该任务迁移至GPU具备以下特点：

• ❌ 不适合全流程迁移（特别是IPv6字符串处理）；
• ✅ 可针对 nibble 熵与频率统计编写自定义 kernel；
• ✅ GPU能显著加速百万地址以上的聚合统计任务；
• 📌 暂不作为主线任务，待主实验完成后系统性推进。

📌 后续计划

我们计划在主线聚类分析完成后，尝试以下GPU方向：

1. 构造 IPv6 → nibble 张量转换器；
2. 编写 GPU 版熵 & mode 计算器（PyTorch / Triton）；
3. 测试可扩展性、与数据库结合效率。

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