GPGPU驱动的LDPC解码访存优化：383倍加速与策略解析

本文主要探讨了"基于GPGPU的LDPC解码访存优化技术研究"，由原略超、张洋、唐川和邢座程四位作者在国防科技大学计算机学院完成。低密度奇偶校验码（LDPC），作为一种高性能的错误控制编码，在数字通信标准中广泛应用，但其解码算法的计算需求庞大，这限制了其实用性能。GPGPU（通用图形处理器）因其灵活性和成本效益成为近年来LDPC解码器研究的热点。 文章首先深入剖析了LDPC解码算法的特性，特别是基于Sum Product Algorithm (SPA)的并行处理特性。作者提出了利用Tanner图的交织器表示来简化解码过程，这有助于减少复杂度并提升并行性。针对GPU的体系结构特点，作者提出了自顶向下的多步优化策略，包括负载均衡计算任务、合并全矩阵的全局存储访问，以及有效利用GPU的寄存器资源。这些策略旨在最大化GPU的加速性能。 通过实验证明，这些优化措施能够显著提高GPU的性能，相比于传统的CPU实现，可以达到383倍的加速效果，显示出显著的优势。此外，文章强调了综合性能的提升，表明这种方法不仅在速度上有所突破，而且在整体效率上超越了当前基于GPU的LDPC解码器的常见解决方案。 关键词集中在关键领域，如低密度奇偶校验码解码器、和积算法、通用图形处理器和优化策略、并行计算。整个研究聚焦于如何通过智能地利用GPU的硬件特性和并行计算能力，来克服LDPC解码中的内存瓶颈，从而推动该领域的技术进步。这篇论文对那些寻求在高数据速率和低错误率场景下提升LDPC解码效率的工程师和研究人员具有重要的参考价值。