CPU通用計算在BitTorrent協議中的應用研究.pdf

1、隨著網絡技術的發(fā)展,文件分享系統(BitTorrent)、在線播放系統(PPLive)、視頻點播系統(Joost)等通過協作定位和分布共享的對等網文件共享系統已經成為占據當今網絡流量最多的系統[6]。在這些系統中有成百上千萬用戶同時在線分享文件,這些用戶隨機地加入網絡并與其他用戶建立連接,形成了一個自組織的隨機網絡。在經典的BitTorrent文件分享系統中,系統中的大文件被平均地分割成K個文件塊,系統通過節(jié)點之間文件塊的交換最終將所有

2、文件塊分布到所有節(jié)點,為了達到這個目的,每個節(jié)點必須獨立的決策哪些節(jié)點將作為自己的鄰居節(jié)點,哪些文件塊在給定的時間內被傳送給鄰居節(jié)點。基于以上問題在P2P網絡中,文件塊選擇算法和鄰居節(jié)點選擇算法成為當前P2P網絡中研究的熱點。
　　 現階段BitTorrent文件分享協議中文件塊選擇算法和鄰居節(jié)點選擇算法主要是利用基于CPU的串行算法實現,在大規(guī)模的網絡狀態(tài)下,整個系統中要完全分享大文件需要比較長的時間。本文中提出并實現了基于C

3、PU并行加速的P2P算法,這些算法完全適用于BitTorrent協議中節(jié)點的并行獨立性,從而可以提高文件塊在系統中的分享效率。本文的主要研究內容和工作如下:
　　 (1)基于GPU并行加速的RUB算法。此算法采用了三種實現方案,分別為基于全局存儲器的單線程單節(jié)點RUB算法實現、基于共享存儲器的單線程單節(jié)點RUB算法實現和基于全局存儲器的單線程單文件塊RUB算法實現。訪問全局存儲器會產生較高的延時,因此會導致數據分享效率低從而影響

4、RuB算法的執(zhí)行效率。為了克服訪問全局存儲器高延時的缺陷,本文改進并使用了低訪問延時的共享存儲器,在一定程度上提高了RUB算法的執(zhí)行效率。但是共享存儲器較小無法滿足大文件的存儲,在一定程度上影響了算法的執(zhí)行效率。因此本文還對RUB算法進行了進一步的改進,使用了基于全局存儲器的單線程單文件塊RUB算法。此改進算法大大減輕了每個線程的工作量,使得RUB算法的執(zhí)行效率得到了較大地提高。
　　 (2)基于GPU并行加速的LRF算法。此算