CUDA平台上的LDPC码并行译码研究：性能与GPU应用

该篇硕士学位论文主要探讨了如何利用CUDA平台优化低密度奇偶校验（LDPC）码的并行译码实现。LDPC码作为一种高效的线性分组码，因其低编译码复杂度和接近Shannon极限的译码性能，特别适用于数字通信系统中的纠错处理，尤其是在4G移动通信中有着广泛的应用潜力。论文的焦点在于针对LDPC码的软判决消息传播算法，这是一种迭代译码方法，虽然性能优秀但实现较为复杂。 作者俞永盛在复旦大学计算机应用技术专业攻读硕士学位，其研究工作集中在如何通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）这种图形处理器（GPU）的并行计算平台，提升LDPC码的译码速度和效率。CUDA平台的优势在于GPU内部大量的并行处理单元，使其在执行并行任务时具有显著优势，尤其是在大规模数据处理方面，能够轻松应对传统的CPU难以处理的计算密集型任务。 然而，将GPU应用于通用计算并非易事，因为GPU的设计初衷是图形渲染，编程模型通常依赖于专门的图形API如Direct3D和OpenGL，这就要求开发者具备一定的图形硬件知识。论文作者需要克服这些限制，开发出适应CUDA环境的LDPC码并行译码算法，以便在保持高性能的同时，充分利用GPU的并行处理能力。 这篇论文的研究成果不仅关注了LDPC码的性能优化，还涉及了如何将GPU的并行计算优势转化为实际的译码算法实现，这对于推动计算机系统内处理器性能提升以及在通信系统中实现更高效的纠错技术具有重要意义。