keywords GPU network coding parallelizing CUDA optimization
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.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : جعفر علایی
شماره تماس : 09147457274 - 04532722652
ایمیل :ja.softeng@gmail.com
سایت :sidonline.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل