基于GPU的Turbo译码实现技术的研究
传统的Turbo译码器是通过采用FPGA、ASIC等逻辑器件来进行实现，代价高昂，开发需要的周期较长。利用GPU进行Turbo译码的实现不仅能使译码过程具有可编程性和重复性，利用轻量级的多核可以实现大幅度的并行，而且有利于降低开发成本。该实现使用GPU的并行处理能力,通过充分开发译码算法中的并行性,在满足一定误码率情况下,获得吞吐率的提升.同时,合理使用GPU中各种层次的存储结构,满足对译码速度以及存储器最大容量的要求,并且通过CPU对复杂的逻辑过程进行调度,在复杂的译码过程中获得很高的吞吐率.模拟结果表明,在GPU上进行Turbo译码,译码时间可以缩短几十倍.
并行级联卷积码 译码器 图形处理器 并行处理能力
张洋 原略超 马虓
国防科技大学计算机学院 长沙410073
国内会议
西宁
中文
391-396
2013-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）