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基于CUDA的任意非结构化LDPC码的高吞吐量并行译码设计与实现
基于CUDA的任意非结构化LDPC码的高吞吐量并行译码设计与实现
摘要：非结构化的低密度奇偶校验码（LDPC码）是一种在通信领域广泛应用的编码技术。为了提高LDPC码的译码性能，我们通过使用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）并行计算架构来实现高吞吐量的LDPC码并行译码设计。该译码设计在GPU（GraphicsProcessingUnit）上利用其多个线程同时处理编码序列，从而大大提高了译码效率。
关键词：非结构化LDPC码；CUDA；并行计算；高吞吐量；GPU
1.引言
低密度奇偶校验码（LDPC码）是一种在通信系统中用于纠错的线性分组码。LDPC码由Gallager于20世纪60年代提出，最早用于卫星通信系统[1]。与传统的汉明码相比，LDPC码具有更好的编码效率和纠错能力。然而，由于LDPC码的非结构化特性，其译码复杂度较高，导致传统串行译码算法在处理大规模LDPC码时速度较慢。
为了提高LDPC码的译码性能，许多研究工作集中在并行计算和硬件加速上。其中，CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，通过利用GPU上的多个线程并行处理任务来提高计算性能。在本文中，我们提出了一种基于CUDA的任意非结构化LDPC码的高吞吐量并行译码设计与实现。
2.CUDA并行计算架构
CUDA是一种用于运行在GPU上的并行计算的平台和编程模型。它允许开发者使用C或C++编程语言来编写并行计算代码，并在GPU上运行。CUDA使用了SIMD（SingleInstruction,MultipleData）的并行计算模型，通过将任务分配给多个线程来实现并行处理。
3.非结构化LDPC码
非结构化LDPC码是一种具有随机结构的LDPC码，其在编码矩阵中存在大量的零值。这种特殊的结构使得传统的串行译码算法难以高效地处理。然而，由于非结构化LDPC码具有更好的性能，因此在一些特定的通信系统中被广泛使用。
4.LDPC码并行译码设计与实现
为了实现高吞吐量的LDPC码并行译码，我们首先需要将非结构化LDPC码转换为稀疏矩阵的形式。然后，我们利用CUDA并行计算架构，在GPU上创建多个线程来处理LDPC码的并行译码。
在LDPC码并行译码的实现中，我们采用了迭代译码算法。该算法通过多次迭代来逐步逼近原始信息，以实现纠错的目的。在每一次迭代中，我们将编码序列分配给不同的线程处理，并利用GPU的并行计算能力同时进行译码计算。通过多次迭代的累积效果，我们最终可以得到准确的译码结果。
5.实验结果与分析
我们对基于CUDA的LDPC码并行译码设计进行了实验，利用了一台配备了NVIDIA的GPU的计算机。实验结果显示，相比传统的串行译码算法，基于CUDA的并行译码设计大大提高了译码性能和吞吐量。在相同的运行时间下，基于CUDA的并行译码设计可以处理更长的编码序列，从而提高通信系统的数据传输率。
6.结论
本文提出了一种基于CUDA的任意非结构化LDPC码的高吞吐量并行译码设计与实现。通过利用CUDA并行计算架构，在GPU上同时处理多个线程，我们可以大大提高LDPC码的译码性能。实验证明，基于CUDA的并行译码设计相比传统的串行译码算法具有更高的吞吐量和更好的译码效果。未来的工作可以进一步优化并行译码算法，以适应更复杂和更大规模的LDPC码。