基于CUDA的糾刪碼設(shè)計與實現(xiàn).pdf

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

2、se computing on graphics processing units，基于GPU的通用運算）技術(shù)使用CPU+GPU的異構(gòu)模式，由CPU負責(zé)復(fù)雜邏輯處理和事務(wù)管理，由GPU負責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計算，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)一計算設(shè)備架構(gòu)）為開發(fā)人員有效利用GPU的強大性能提供了便利條件，同時支持CUDA的G

3、PU在架構(gòu)上進行了顯著的改進，使CUDA更適合進行GPU通用計算。如今，CUDA性能已經(jīng)大大超過了傳統(tǒng)GPGPU技術(shù)，在各個領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。
　　本文針對糾刪碼技術(shù)在編碼、解碼過程中時間開銷較高的缺點，在對其算法進行優(yōu)化的基礎(chǔ)上，使用CUDA對其進行加速，主要工作包括以下幾個方面：
　　1)研究了云存儲系統(tǒng)為保證存儲數(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。
　　2

4、)研究了各種糾刪碼算法的原理和特點，以及在實踐中應(yīng)用糾刪碼時所使用的技術(shù)。
　　3)研究了CUDA的相關(guān)知識，以及使用CUDA對程序進行加速的方法。
　　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，對其中的reed_sol_r6算法進行了分析，優(yōu)化了其在解碼端的性能，并對優(yōu)化前后的算法性能進行了測試。
　　5)使用CUDA對系統(tǒng)進行了并行優(yōu)化，提升了系統(tǒng)性能，進行了詳細的測試，給出了測試