برنامه نویسی موازی شبکه روی سیستم GPU چندهستهای شتابیافته با بهینهسازی
برنامه نویسی موازی شبکه روی سیستم GPU چندهستهای شتابیافته با بهینهسازی
| دسته بندی | معماری |
| فرمت فایل | doc |
| حجم فایل | 288 کیلو بایت |
| تعداد صفحات | 5 |
Advanced in Control Engineering and Information Science
Parallelizing Network Coding on Manycore GPU-Accelerated System with Optimization
Abstract
It is well known that network coding has emerged as a promising technique to improve network throughput and
available bandwidth. But due to high computational complexity the practicability of network coding has remained to
be a challenge. At the same time applications accelerated by GPU are confined to traditional methods in which GPU
is used as a coprocessor to consume dataset transferred from CPU. Therefore an aggressive parallel network coding
framework with optimization is customized for GPU in which an appropriate granularity of parallelism for network
coding is presented and GPU can act as not only data consumer but also data producer. Moreover random linear
network coding is parallelizing and optimizing on CUDA-enabled GPU to validate proposed techniques.
Experimental results demonstrate that it is effective to parallelize network coding on manycore GPU-accelerated
system using proposed techniques.
برنامه نویسی موازی شبکه روی سیستم GPU چندهستهای شتابیافته با بهینهسازی
چکیده
واضح است که کدگذاری شبکه به عنوان روشی امیدوارکننده برای بهبود بازده شبکه و پهنای باند موجود پدید آمده است. اما، با توجه به پیچیدگی محاسباتی بالا، قابلیت پیادهسازی کدگذاری شبکه هنوز هم به عنوان یک چالش بر جای مانده است. همچنین، کاربردهای شتابیافته با GPU محدود به روشهای سنتی هستند، که در آن GPU بعنوان یک کوپروسسور برای مصرف مجموعهدادههای انتقالی از CPU استفاده میشود. بنابراین، یک چارچوب کدگذاری شبکه موازی مهاجم با بهینهسازی برای GPU سفارشی شده است، که در آن یک گرنیولاریتی مناسب موازیشدگی برای کدگذاری شبکه ارائه شده است، و GPU نه تنها میتواند به عنوان مصرفکننده داده، بلکه تولیدکننده داده نیز عمل کند. علاوه بر این، کدگذاری شبکه خطی تصادفی، در GPU فعال شده با CUDA موازی و بهینهسازی شده است تا به اعتباربخشی روش ارائه شده بپردازد. نتایج عملی [آزمایشگاهی] نشان میدهد که موازی کردن کدگذاری شبکه در سیستم چندهسته شتابیافته با GPU استفاده از روشهای پیشنهادی بسیار موثر است.
مطالب زیر را حتما بخوانید:
قوانین ارسال دیدگاه در سایت