基于CPU-GPU異構(gòu)并行計算的OTN仿真驗證系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、本課題來自華為技術(shù)有限公司的項目：Flex-OTN仿真?zhèn)鬏斊脚_。光傳送網(wǎng)(OTN)傳輸速率高，其上下行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理量大、實時性要求高，對其中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開銷處理、FEC及擾碼處理通常都是設(shè)計專用板卡，通過 FPGA芯片實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的高速處理。但專用板卡升級難度大成本高。通用PC的圖形處理器GPU擁有大量運算單元，適合做數(shù)據(jù)密集型數(shù)據(jù)處理。因此采用通用CPU/GPU異構(gòu)計算平臺并行處理OTN業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，能滿足其實時性要求，且升級簡單、成本低。

2、具有重要意義。
　　本文分析了OTN技術(shù)及其業(yè)務(wù)處理，并闡述了CPU/GPU異構(gòu)并行計算的主要特點及OpenCL架構(gòu)。對于OTU業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理量大、實時性要求高，用AMP/SMP多核方案無法滿足的情況下，本文提出了使用CPU/GPU異構(gòu)協(xié)同方案來完成OTU業(yè)務(wù)處理。為了提高系統(tǒng)的吞吐量，本課題在諸多方面進行了創(chuàng)新設(shè)計和實現(xiàn)：
　　1. CPU/GPU異構(gòu)平臺上并行軟件OTN算法框架的設(shè)計與實現(xiàn)。在異構(gòu)系統(tǒng)平臺上，CPU和 GP

3、U密切協(xié)調(diào)，CPU進行總體業(yè)務(wù)邏輯控制和任務(wù)調(diào)度，GPU完成高負載數(shù)據(jù)并行計算處理。
　　2. OTU業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上行GFP映射與下行解映射研究與實現(xiàn)，解決光通信模塊與網(wǎng)卡速率不匹配問題。針對GFP幀長度可變，解決GFP幀可能穿越OPUk幀邊界問題，同時映射保證其數(shù)據(jù)流正確順序。
　　3.設(shè)計和實現(xiàn)GPU并行BIP-8、并行FEC編解碼和并行擾碼算法，高效完成OTU業(yè)務(wù)的主要運算。合理有效劃分GPU線程組并利用GPU局部內(nèi)存以隱

4、藏全局內(nèi)存訪問延遲，充分發(fā)揮GPU計算性能，實現(xiàn)BIP-8檢測和擾碼同步計算一個OTU復(fù)幀(0.5M字節(jié))時間開銷均控制在8us之內(nèi)，F(xiàn)EC編解碼速度在60Gb/s以上。
　　4. OTN仿真平臺以恒定10Gb/s的速率傳送OTU業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)且要求延遲盡可能小，本課題優(yōu)化原有Linux內(nèi)核，設(shè)計高精度定時器完成數(shù)據(jù)傳送，時間控制精度達到ns級。為高效實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)核層和用戶層間交互及數(shù)據(jù)傳輸零拷貝，課題設(shè)計建立了核心與用戶層共享緩存區(qū)，且