基于CUDA的糾刪碼設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，需要存儲(chǔ)和處理的信息數(shù)據(jù)迅速增加，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。為了滿足海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求，云存儲(chǔ)系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。目前云存儲(chǔ)系統(tǒng)大都采用多副本技術(shù)來保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的可用性。多副本技術(shù)雖然實(shí)現(xiàn)簡單，但是其較低的存儲(chǔ)效率顯著增加了云存儲(chǔ)系統(tǒng)的存儲(chǔ)成本。為了解決這個(gè)問題，糾刪碼技術(shù)在實(shí)踐中得到了越來越多的應(yīng)用。
　　相對(duì)于CPU，GPU擁有更高的處理能力和存儲(chǔ)器帶寬。近年來不斷發(fā)展的GPGPU（General-purpo

2、se computing on graphics processing units，基于GPU的通用運(yùn)算）技術(shù)使用CPU+GPU的異構(gòu)模式，由CPU負(fù)責(zé)復(fù)雜邏輯處理和事務(wù)管理，由GPU負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，拓寬了GPU的應(yīng)用范圍。而NVIDIA公司在2007年推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)）為開發(fā)人員有效利用GPU的強(qiáng)大性能提供了便利條件，同時(shí)支持CUDA的G

3、PU在架構(gòu)上進(jìn)行了顯著的改進(jìn)，使CUDA更適合進(jìn)行GPU通用計(jì)算。如今，CUDA性能已經(jīng)大大超過了傳統(tǒng)GPGPU技術(shù)，在各個(gè)領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。
　　本文針對(duì)糾刪碼技術(shù)在編碼、解碼過程中時(shí)間開銷較高的缺點(diǎn)，在對(duì)其算法進(jìn)行優(yōu)化的基礎(chǔ)上，使用CUDA對(duì)其進(jìn)行加速，主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　1)研究了云存儲(chǔ)系統(tǒng)為保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可用性所采用的技術(shù)，包括RAID技術(shù)、多副本技術(shù)和糾刪碼技術(shù)，分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　2

4、)研究了各種糾刪碼算法的原理和特點(diǎn)，以及在實(shí)踐中應(yīng)用糾刪碼時(shí)所使用的技術(shù)。
　　3)研究了CUDA的相關(guān)知識(shí)，以及使用CUDA對(duì)程序進(jìn)行加速的方法。
　　4)比較了一些開源糾刪碼庫的性能，著重研究了Jerasure開源庫中的代碼，對(duì)其中的reed_sol_r6算法進(jìn)行了分析，優(yōu)化了其在解碼端的性能，并對(duì)優(yōu)化前后的算法性能進(jìn)行了測試。
　　5)使用CUDA對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了并行優(yōu)化，提升了系統(tǒng)性能，進(jìn)行了詳細(xì)的測試，給出了測試