论文研究 面向众核GPU加速系统的网络编码并行化及优化.pdf

网络编码允许网络节点在数据存储转发的基础上参与数据处理，已成为提高网络吞吐量、均衡网络负载和提高网络带宽利用率的有效方法，但是网络编码的计算复杂性严重影响了系统性能。基于众核GPU加速的系统可以充分利用众核GPU强大的计算能力和有效利用GPU的存储层次结构来优化加速网络编码。基于CUDA架构提出了以片段并行的技术来加速网络编码和基于纹理Cache的并行解码方法。利用提出的方法实现了线性随机编码，同时结合体系结构对其进行优化。实验结果显示，基于众核GPU的网络编码并行化技术是行之有效的，系统性能提升显著。