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[국내논문] OpenCL을 활용한 CPU와 GPU 에서의 CMMB LDPC 복호기 병렬화
Parallel LDPC Decoder for CMMB on CPU and GPU Using OpenCL 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.11 no.6, 2016년, pp.325 - 334  

박주열 (Hanyang University) ,  홍정현 (Hanyang University) ,  정기석 (Hanyang University)

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Recently, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to provide a framework that supports heterogeneous computing platforms. By using an OpenCL framework, digital communication systems can support various protocols in a unified computing environment to achieve both high portability and high ...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 CMMB 표준을 지원하는 LDPC 부호복호기를 OpenCL 프레임워크를 활용해 CPU와 GPU로 구성된 이종 컴퓨팅 환경에서 병렬처리 하는 기법을 제안한다. CMMB 표준은 9216bits 길이의 부호어 길이를 가지며 1/2과 3/4의 두 가지 부호율을 지원한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
OpenCL 프레임 워크는 무엇으로 구성되어 있는가? OpenCL은 이종 연산장치를 위한 표준화 된 산업 표준 연산 프레임워크다. OpenCL 프레임 워크는 소프트웨어 개발을 지원하기 위해 C기반의 프로 그래밍 언어인 OpenCL C, 라이브러리 및 application programming interfaces (API) 들로 구성되어 있다. OpenCL 표준은 다음과 같이 플랫폼, 실행, 및 메모리 모델로 정의할 수 있다.
LDPC는 무엇인가? LDPC는 높은 부호정정 성능을 가진 에러 정정 코드로, 메시지 교환을 통해 에러를 정정하는 알고리즘을 반복적으로 연산한다 [3]. 복호화 과정의 연산량은 패리티 검사 행렬인 H-matrix의 크기에 영향을 받는다 [4].
LDPC의 복호화 과정 연산량은 무엇에 영향을 받는가? LDPC는 높은 부호정정 성능을 가진 에러 정정 코드로, 메시지 교환을 통해 에러를 정정하는 알고리즘을 반복적으로 연산한다 [3]. 복호화 과정의 연산량은 패리티 검사 행렬인 H-matrix의 크기에 영향을 받는다 [4]. 따라서 행렬 H 의 크기가 급격히 증가하는 최신 표준의 고속 데이터 전송의 안정성을 확보하기 위해 LDPC 복호기를 병렬처리 하는 연구가 활발히 진행되고 있다 [5-8].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. Y.H. Park, C.H. Kim, J.M. Kim, "Implementation and performance evaluation of the faddev-leverrier algorithm using GPGPU," IEMEK J. Embed. Sys. Appl., No. 8, Vol. 3, 2013 (in Korean). 

  2. Khronos OpenCL Working Group, "The OpenCL specification version 1.2," Document Revision 19, 2012. 

  3. R.G. Gallager, "Low-density parity check codes," IEEE IRE Transactions on Information Theory, Vol. 8, No. 1, pp. 21-28, 1962. 

  4. S.M. Choi, B.H. Moon, J.T. Ryu, S.H. Park, "Performance analysis on error correction scheme for wireless sensor network over node-to-node interference," IEMEK J. Embed. Sys. Appl., Vol. 2, No. 1, 2006 (in Korean). 

  5. S. Wang, S. Cheng, Q. Wu, "A parallel decoding algorithm of LDPC codes using CUDA," Proceedings of Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, pp. 171-175, 2008. 

  6. G. Falcao, S. Leonel, S. Vitor, "Massive parallel LDPC decoding on GPU," Proceedings of the 13th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and practice of parallel programming, pp. 83-90, 2008. 

  7. H.W. Ji, J.H. Cho, W.Y. Sung, "Memory access optimized implementation of cyclic and quasi-cyclic LDPC codes on a GPGPU," Journal of Signal Processing Systems, Vol. 64, No. 1, pp. 149-159, 2011. 

  8. G. Falcao, V. Silva, L. Sousa, "How GPUs can outperform ASICs for fast LDPC decoding," Proceedings of the 23rd international conference on Supercomputing, pp. 390-399, 2009. 

  9. J. Shen, J. Fang, H. Sips, A. L. Varbanescu, "Performance traps in OpenCL for CPUs," Proceedings of IEEE 21st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, pp. 38-45, 2013. 

  10. B. R. Gaster, L. Howes, D. R. Kaeli, P. Mistry, D. Schadd, "Heterogeneous computing with OpenCL: Revised OpenCL 1.2 Edition," Morgan Kaufmann, 2012. 

  11. J.Y. Park, K.S. Chung, "Parallel LDPC decoding using CUDA and OpenMP," EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Vol. 2011, No. 1, pp. 1-8, 2011. 

  12. Advanced Micro Devices, "AMD accelerates parallel processing OpenCL programming guide," 2013. 

  13. D. Leonardo, R. Menon, "OpenMP: an industry standard API for shared-memory programming," IEEE Computational Science and Engineering, Vol. 5, No.1, pp. 46-55, 1998. 

  14. Nvidia, "Compute unified device architecture programming guide Version 2.0," 2008. 

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