Parallel LDPC Decoding on GPUs Using a Stream-Based Computing Approach

低密度的同等值检查(LDPC ) 代码是最近的通讯标准采用的强大的错误改正代码。LDPC 解码器基于信仰繁殖算法，它使用一张更黝黑的图和很集中的传递消息的计算，并且通常要求基于硬件的奉献答案。随处理单位(GPU ) 的商品图形的计算力量的指数的增加，新机会产生了开发在 GPU 上的通用处理。这篇论文为实现灵活、可编程的 LDPC 解码器建议 GPU 的使用。一条新基于溪流的途径被建议，基于代表更黝黑的图的紧缩的数据结构。它被看那为基于溪流的计算的如此的一个挑战性的应用程序因为不规则的存储器存取模式，存储器带宽和递归的流动控制限制，能高效地在 GPU 上被实现。这个建议被编程 LDPC 解码器试验性地用 Caravela 平台在 GPU 上评估，为不管 GPU 制造商和操作系统管理内核的执行的一个通用接口工具。而且，相对估计获得的结果，我们也与流的单个说明多重数据(SIMD ) 延期在通用处理器上实现了 LDPC 解码器。试验性的结果证明高效地这里建议的解决方案同时译码几个代码词，减少由一个数量级的处理时间。