基于GPU的LDPC存儲(chǔ)優(yōu)化并行譯碼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

葛 帥 劉榮科 侯 毅

(北京航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，北京100191)

LDPC(Low-DensityParity-Check)碼由Gallager于1962最早提出［1］，但限于當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)仿真水平，它的出現(xiàn)并沒有得到足夠的重視.直到20世紀(jì)末，Mackay，Neal等人發(fā)現(xiàn)其為具有逼近香農(nóng)限性能的優(yōu)秀糾錯(cuò)編碼，具有很強(qiáng)的糾錯(cuò)和檢錯(cuò)能力.準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶校驗(yàn)碼(QCLCPC，Quasi-Cyclic LDPC)以其碼字設(shè)計(jì)的低復(fù)雜度，正逐漸取代Turbo碼成為信道編碼的研究熱點(diǎn).經(jīng)典的LDPC碼的譯碼方式是基于Tanner圖的雙相消息傳遞(TPMP，Two Phase Message Passing)譯碼算法.TPMP譯碼算法具有性能優(yōu)異且易于使用并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn).現(xiàn)今采用的LDPC碼譯碼方式大多由TPMP譯碼算法演化而來.由于現(xiàn)今采用的LDPC碼多為準(zhǔn)循環(huán)碼，其校驗(yàn)陣可按行劃分為最大列重不大于1的若干行塊，譯碼時(shí)可以將LDPC碼看作若干單校驗(yàn)分量碼的級聯(lián)碼，利用Turbo原理進(jìn)行分量碼之間的迭代消息傳遞過程，稱為Turbo消息傳遞(TDMP，Turbo Decoding Message Passing)譯碼算法［2-3］，也稱分層譯碼算法.

在實(shí)際應(yīng)用中，為獲得高吞吐量和實(shí)時(shí)處理能力，LDPC碼的譯碼實(shí)現(xiàn)通常采用硬件平臺(tái)，如FPGA(Field Pregrammable Gate Arrays).但通常硬件平臺(tái)靈活性和可擴(kuò)展性較差［4-6］，只能勝任某些固定碼率和碼長的LDPC碼的譯碼工作.由于LDPC碼的應(yīng)用場合不斷擴(kuò)大，對譯碼靈活性、擴(kuò)展性的要求越來越高，使得傳統(tǒng)硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的LDPC碼的譯碼架構(gòu)難以應(yīng)付多碼長、變碼率譯碼的缺點(diǎn)日益突出.

如今，采用多核并行處理是提升處理器性能的重要方式［7］.圖形處理單元(GPU，Graphic Processing Unit)通常包含成并行結(jié)構(gòu)的海量運(yùn)算單元.由于市場的需要對GPU所提出的要求越來越高，GPU已經(jīng)發(fā)展成為了并行度高、多線程、計(jì)算快速、儲(chǔ)存器帶寬大的高性能通用計(jì)算設(shè)備［8-9］.然而傳統(tǒng)的GPU編程大多需依靠如Direct3D或OpenGL的標(biāo)準(zhǔn)圖形接口，這使GPU編程受限于圖形應(yīng)用程序編程接口，使用這些圖像渲染語言要求編程者擁有相應(yīng)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)知識(shí).Nvidia公司發(fā)布的統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA，Compute Unified Device Architecture)，通過對標(biāo)準(zhǔn)C語言的一定拓展與改造，使得用戶可以通過類C語言代碼來實(shí)現(xiàn)GPU線程的調(diào)度，為GPU在通用計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用提供了良好的開發(fā)環(huán)境.

由于GPU執(zhí)行高并行計(jì)算任務(wù)體現(xiàn)出的巨大優(yōu)勢，尤其是其相對于傳統(tǒng)硬件平臺(tái)的靈活性與可擴(kuò)展性優(yōu)勢，其在LDPC碼譯碼領(lǐng)域具有很高的應(yīng)用前景，得到了廣泛的研究.文獻(xiàn)［10］中利用OpenGL提供的標(biāo)準(zhǔn)圖型接口，在Caravela平臺(tái)上對5種碼字進(jìn)行譯碼，相對于CPU譯碼吞吐量獲得3.5倍加速.文獻(xiàn)［11］中利用異步數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)在NVIDIA Tesla C1060平臺(tái)上相比CPU平臺(tái)未優(yōu)化結(jié)果獲得了271倍的譯碼速度提升.文獻(xiàn)［12］中通過分析LDPC碼譯碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提出針對GPU平臺(tái)的聯(lián)合內(nèi)存訪問的優(yōu)化方式，在NVIDIA 8800GTX平臺(tái)和8位精度條件下，獲得了40 MB/s的吞吐量.文獻(xiàn)［13］提出通過充分利用顯存帶寬并引入提前停止準(zhǔn)則的方式提高LDPC碼TPMP譯碼的吞吐量.文獻(xiàn)［14］采用一種校驗(yàn)陣壓縮存儲(chǔ)的方式，將校驗(yàn)陣存儲(chǔ)在常量內(nèi)存中，對規(guī)則和非規(guī)則QC-LDPC碼，相比傳統(tǒng)存儲(chǔ)方法分別獲得了2倍和1.5倍的加速.

本文提出一種基于Nvidia公司Fermi GPU架構(gòu)的LDPC存儲(chǔ)器優(yōu)化分層譯碼算法實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)，幀間與幀內(nèi)并行相結(jié)合的并行結(jié)構(gòu)，減少節(jié)點(diǎn)信息更新的運(yùn)算分支，對全局存儲(chǔ)器采用高效的聯(lián)合內(nèi)存訪問以及使用常數(shù)存儲(chǔ)器.測試結(jié)果表明，在同等硬件條件下，本文提出的基于GPU的兩級并行和合并訪存的譯碼優(yōu)化方案可以顯著提升LDPC譯碼速度.

1 分層譯碼算法

分層算法(TDMP)是一種按照因子圖上的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)順序進(jìn)行消息更新傳遞的串行譯碼機(jī)制，對目前廣泛應(yīng)用的QC-LDPC碼，將校驗(yàn)矩陣依據(jù)列重不超過1的原則分為若干行塊，每一行塊為一層，層內(nèi)校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的更新可并行完成，層間的消息傳遞為串行方式.每層可以定義一個(gè)新的校驗(yàn)矩陣Ct，各層校驗(yàn)矩陣的總和構(gòu)成了原校驗(yàn)矩陣，即:

在迭代過程中逐層進(jìn)行更新，以最后一層的輸出作為當(dāng)前次迭代的譯碼輸出，進(jìn)行硬判決以及提前停止校驗(yàn).

基于Log-BP的TDMP的算法描述如下:

第一步:初始化信息:

第二步:各層依次進(jìn)行迭代更新:

在每一層中，對于校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c和變量節(jié)點(diǎn)v，層間的置信度傳遞如下計(jì)算:

第三步:譯碼判決.待一次迭代結(jié)束后將獲得的信息進(jìn)行比特硬判決:

若譯碼結(jié)果滿足校驗(yàn)方程或達(dá)到最大迭代次數(shù)則終止譯碼迭代.其中，對于第k次迭代中的第t層，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn) c傳遞給變量節(jié)點(diǎn) v的信息由Rk，t，cv表示，變量節(jié)點(diǎn) v傳遞給校驗(yàn)節(jié)點(diǎn) c的信息由 Lk，t，cv表示，第 t層傳遞給下一層的變量節(jié)點(diǎn)的信息由 Lk，t，v表示，Li表示從信道接收得到的對數(shù)似然比軟信息，log-BP算法中的函數(shù)φ(x)定義為

相較于傳統(tǒng)的TPMP譯碼算法，分層譯碼算法對比特節(jié)點(diǎn)的信息利用更加及時(shí)，對每一層進(jìn)行并行譯碼后，立即將更新的置信信息傳遞到下一層進(jìn)行置信度更新，減少了譯碼的迭代次數(shù).根據(jù)文獻(xiàn)［3］，相對于TPMP算法，分層譯碼算法能夠?qū)⑹諗康螖?shù)降低約50%.

部分并行的分層譯碼算法利于并行資源受限的GPU平臺(tái)進(jìn)行譯碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，尤其是碼長上千的中長碼.本文提出的分層譯碼結(jié)構(gòu)利用幀間與幀內(nèi)并行相結(jié)合，充分發(fā)掘了GPU運(yùn)算潛力.

2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)

2.1 校驗(yàn)陣壓縮與constant memory

constant memory是GPU的片上只讀存儲(chǔ)器，其訪問延遲相比片外顯存中的global memory低兩個(gè)數(shù)量級.在Fermi架構(gòu)中，constant memory存儲(chǔ)空間為64 KB，多用于存儲(chǔ)CUDA程序中需讀取頻繁的只讀參數(shù).對于計(jì)算能力為2.x的GPU，當(dāng)屬于同一個(gè)half-warp的線程訪問constant memory中的同一數(shù)據(jù)時(shí)，則發(fā)生數(shù)據(jù)廣播，只需一個(gè)訪存周期即可獲取數(shù)據(jù).

傳統(tǒng)的校驗(yàn)陣存儲(chǔ)方式是將校驗(yàn)陣中每一行的非零元素所對應(yīng)的列號(hào)依次存儲(chǔ)至片下global memory存儲(chǔ)器中.譯碼過程中對校驗(yàn)陣的頻繁讀取會(huì)導(dǎo)致譯碼延遲.本文提出的LDPC碼分層譯碼結(jié)構(gòu)采用constant memory存儲(chǔ)校驗(yàn)矩陣，如圖1.短碼的校驗(yàn)矩陣可以直接寫入存儲(chǔ)器，但對中長碼，其校驗(yàn)矩陣規(guī)模遠(yuǎn)超過constant memory大小，必須對校驗(yàn)陣進(jìn)行壓縮存儲(chǔ).

對于大部分QC-LCPC碼，其校驗(yàn)矩陣可分割為多個(gè)子方陣，每個(gè)子方陣為零陣或經(jīng)循環(huán)右移后的單位陣.對非零子陣，其所在列號(hào)、層號(hào)、層內(nèi)序號(hào)及右移次數(shù)即可表征其全部性質(zhì)，層內(nèi)序號(hào)U指本子陣在本層內(nèi)為第U個(gè)非零子陣.存儲(chǔ)校驗(yàn)陣時(shí)，僅需記錄非零子陣的位置信息與其單位陣右移位數(shù)即可.如圖1所示，將第L層層內(nèi)序號(hào)為U非零子陣的列號(hào)及其循環(huán)右移的位數(shù)分別存至兩個(gè)位寬為32 byte的constant memory區(qū)塊中的第L行第U列內(nèi).故存儲(chǔ)校驗(yàn)陣非零子陣列號(hào)及右移次數(shù)所需空間分別為G×32 byte.其中G為校驗(yàn)陣總層數(shù).以碼長40960校驗(yàn)位24576，子方陣階數(shù)2048的QC-LDPC碼為例，校驗(yàn)陣層數(shù)為G=24576/2048=12，存儲(chǔ)空間共需32×12×2=768 byte.

圖1 校驗(yàn)陣壓縮方式

2.2 global memory的聯(lián)合訪問

global memory位于GPU片外的顯存中，在聯(lián)合讀取的條件下，global memory可提供很高的訪問帶寬，否則會(huì)產(chǎn)生分區(qū)訪問沖突，造成較高的訪存延遲.聯(lián)合訪問是指對于計(jì)算性能為2.x的Fermi架構(gòu)GPU，當(dāng)同一warp中的32個(gè)線程按照一定字長依次訪問對齊后的數(shù)據(jù)段時(shí)，僅需一次傳輸就可處理warp內(nèi)線程的訪存要求.

對QC-LDPC碼的分層譯碼結(jié)構(gòu)，式(2)、式(3)中的 Rk，t，cv和 Lk，t，v的對數(shù)似然比數(shù)值存儲(chǔ)于global memory中.對于一個(gè)校驗(yàn)陣大小為P×Q，子陣為D階方陣最大行重為B的QC-LDPC碼，對校驗(yàn)節(jié)點(diǎn) c傳遞給變量節(jié)點(diǎn) v的信息 Rk，t，cv，傳統(tǒng)的訪存方式的存儲(chǔ)地址為

其中，pc為當(dāng)前線程更新的 Rk，t，cv對應(yīng)列號(hào);U 為當(dāng)前線程更新的 Rk，t，cv所在子陣的層內(nèi)序號(hào)，這種訪存方式的訪存位置依據(jù)于線程處理的Rk，t，cv對應(yīng)于校驗(yàn)陣的位置，易于理解，但訪存不能滿足聯(lián)合的訪問要求.

本文提出的訪存模式如圖2所示，Rk，t，cv的存儲(chǔ)位置不依據(jù)校驗(yàn)陣的位置，而依據(jù)于線程所在線程網(wǎng)格的位置.通過對 Rk，t，cv重新排列，將編號(hào)為 T 的線程所讀取的 Rk，t，cv存放于:

T代表當(dāng)前線程編號(hào);M代表該線程所處線程塊編號(hào).通過重排不同線程訪存地址隨線程號(hào)增加，使得每個(gè)線程塊內(nèi)的線程依次訪問global memory內(nèi)連續(xù)存儲(chǔ)空間，滿足聯(lián)合存儲(chǔ)要求.

對于譯碼過程中層間傳遞信息 Lk，t，v，傳統(tǒng)訪存方法為按塊對齊，當(dāng)某warp訪問至對齊邊緣時(shí)，若不能滿足同一warp內(nèi)的32個(gè)線程同時(shí)處于對齊邊緣內(nèi)，則會(huì)產(chǎn)生分區(qū)沖突，導(dǎo)致多次訪存.如圖3a中，當(dāng)某warp訪問至子塊邊緣時(shí)，若第K號(hào)線程與第K+1號(hào)線程屬于同一warp，則會(huì)發(fā)生分區(qū)訪問沖突.

圖2 Rk，t，cv 聯(lián)合存儲(chǔ)信息更新模式

圖3 更新至子塊邊緣時(shí)訪存狀況

對此，本文所提譯碼結(jié)構(gòu)采用圖4所示訪存模式:圖中W為warp的包含的線程總數(shù)，對于Fermi架構(gòu)的GPU，W取為32.圖中LK，D代表第K個(gè)子塊中的第D個(gè)層間傳遞信息，在按塊大小對齊的原信息塊基礎(chǔ)上前后分別添加長度為W-1的數(shù)據(jù)作為對齊頭和補(bǔ)齊尾，將第K個(gè)子塊的前W-1個(gè)數(shù)據(jù)拷貝至第K個(gè)子塊的補(bǔ)齊尾，將第K個(gè)子塊的后W-1個(gè)數(shù)據(jù)拷貝至第K個(gè)子塊的對齊頭，并保持?jǐn)?shù)據(jù)同步.當(dāng)某warp訪問至對齊邊緣時(shí)，如圖3b，若第K號(hào)線程與第K+1號(hào)線程屬于同一warp，則將線程號(hào)大于K的線程得出的層間傳遞信息數(shù)據(jù)寫入補(bǔ)齊尾，以保證同一warp內(nèi)的線程數(shù)據(jù)滿足聯(lián)合讀取，再將補(bǔ)齊尾中的數(shù)據(jù)同步至原始數(shù)據(jù)中對應(yīng)的字段.譯碼判決時(shí)，只需舍棄對齊頭與補(bǔ)齊尾，便可進(jìn)行譯碼判決.

圖4 Lk，t，v 聯(lián)合存儲(chǔ)信息更新模式

2.3 多幀并行處理

對于Fermi架構(gòu)的 GPU，每個(gè)流多處理器(SM，Streaming Multiprocessor)至少需運(yùn)行576個(gè)線程才能隱藏算數(shù)流水延遲.而分層譯碼算法要求每一層的列重至多為1，這限制了GPU架構(gòu)下分層譯碼結(jié)構(gòu)的并行度，對GPU資源形成浪費(fèi).以本文在實(shí)驗(yàn)中采用的40 960×24 576層寬為2048的QC-LDPC碼為例，單個(gè)碼字的最大并行度即為層寬，假設(shè)每個(gè)SM內(nèi)放置1 024個(gè)線程，則譯碼過程占用兩個(gè) SM，僅為 GeForce GTX580提供的SM總數(shù)的12.5%.

對此，本文采用多幀并行處理，即在GPU內(nèi)并行進(jìn)行多幀譯碼，以提高GPU資源利用率.文獻(xiàn)［14］中指出多幀處理會(huì)帶來大量條件分支，在GPU架構(gòu)下將導(dǎo)致warp內(nèi)的指令執(zhí)行延遲增加，降低譯碼吞吐量.本文采用減少控制流指令及謂詞執(zhí)行(predicate execution)的方式以減少條件分支對譯碼吞吐量的影響.謂詞執(zhí)行是指將分支中的指令作為代碼塊處理，并將其中指令與謂詞關(guān)聯(lián)，執(zhí)行時(shí)，謂詞為假的指令隨謂詞為真的指令共同執(zhí)行，但不將結(jié)果寫回.

表1以利用 GeForceGTX580GPU對40960×24576層寬為2048的LDPC碼進(jìn)行譯碼為例，分別展示了采用8幀并行處理與單幀處理時(shí)GPU內(nèi)的資源的利用情況以及可用運(yùn)算資源總量.

表1 單幀處理與8幀并行時(shí)GPU資源使用情況

由表1可得，采用多幀并行處理技術(shù)可以提高SM的使用效率，更好的利用GPU提供的資源.圖5展示了信噪比為1.1 dB時(shí)在不同并行幀數(shù)下相對于單幀處理時(shí)的譯碼吞吐量倍率.

根據(jù)圖5，在GPU架構(gòu)下采用多幀并行可以的提升LDPC碼譯碼的吞吐量.

圖5 不同并行幀數(shù)下譯碼吞吐量

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.1 硬件原則與編譯環(huán)境

表2顯示了本文采用并行譯碼結(jié)構(gòu)硬件環(huán)境.其中基于 GPU的 LDPC碼譯碼結(jié)構(gòu)采用Nvidia公司CUDA4.0版本編譯器編譯，基于CPU的LDPC碼譯碼結(jié)構(gòu)則采用Visual Studio 2010提供的標(biāo)準(zhǔn)的C編譯器編譯.

表2 硬件環(huán)境

3.2 測試結(jié)果

本文對所提出的分層譯碼結(jié)構(gòu)在兩種不同長度的QC-LDPC碼條件下分別進(jìn)行測試，最大迭代次數(shù)設(shè)定為20次.H矩陣選取CCSDS標(biāo)準(zhǔn)［15］中的碼型.校驗(yàn)矩陣的詳細(xì)參數(shù)參見表3.

在消息迭代過程中本文采用32 bit量化標(biāo)準(zhǔn)以及雙曲正切函數(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算的方式，以獲得更優(yōu)的譯碼性能，相比FPGA譯碼實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，GPU平臺(tái)具備更優(yōu)秀的高精度運(yùn)算優(yōu)勢.

表3 校驗(yàn)陣參數(shù)

表4、表5為對10 000幀進(jìn)行譯碼所需時(shí)間以及吞吐量對比.其中表4是校驗(yàn)矩陣為H1信噪比為1.8 dB對應(yīng)的測試結(jié)果，表5是校驗(yàn)矩陣為H2信噪比為1.1 dB的測試結(jié)果.其中優(yōu)化方式Ⅰ代表global memory聯(lián)合訪問的優(yōu)化方式，優(yōu)化方式Ⅱ代表校驗(yàn)陣壓縮與采用constant memory優(yōu)化方式.其中H1和H2分別采用并行度為32和8的多幀并行譯碼.

表4 檢驗(yàn)矩陣為H1時(shí)譯碼時(shí)間與吞吐量

表5 檢驗(yàn)矩陣為H2時(shí)譯碼時(shí)間與吞吐量

根據(jù)表4、表5，對于10000幀進(jìn)行譯碼時(shí)，校驗(yàn)矩陣為H1和H2的碼對應(yīng)的譯碼時(shí)間分別為2.38 s和15.4 s，而未優(yōu)化的譯碼時(shí)間則分別為80.97s和230.8s，優(yōu)化后的相對于未優(yōu)化的GPU譯碼吞吐量分別提升34.8倍和14.9倍.

分塊子矩陣的維數(shù)即碼字層寬較低時(shí)，吞吐量的提升較大，其主要原因是碼字層寬較低時(shí)采用多幀處理對吞吐量的提升較大.通過采用多幀并行處理可以分別提升校驗(yàn)陣為H1的碼字和校驗(yàn)陣為H2的碼字譯碼速度12.4倍和6.1倍，這是由于校驗(yàn)陣為H1的碼字層寬即分塊子矩陣的維數(shù)為256，采用單幀處理時(shí)最高并行度為256，嚴(yán)重限制了GPU譯碼器的并行度.在采用多幀并行處理時(shí)對分塊子矩陣的維數(shù)較低的LDPC碼可采用較高的并行幀數(shù)，以獲得更大的吞吐量提升.由此可得對于利用分層譯碼算法對分塊子矩陣的維數(shù)較低的LDPC碼進(jìn)行譯碼時(shí)采用多幀并行處理優(yōu)化效果優(yōu)于對分塊子矩陣的維數(shù)較高的LDPC碼進(jìn)行分層譯碼算法，可以有效消除幀內(nèi)并行度不足對譯碼吞吐造成的限制.

采用global memory的聯(lián)合訪問的優(yōu)化方式對于譯碼速度的提升達(dá)到約1.8倍，這是由于未優(yōu)化的譯碼器在消息節(jié)點(diǎn)更新過程中由于訪存沖突導(dǎo)致極大地訪存延遲.

采用constant memory存儲(chǔ)校驗(yàn)陣對于對校驗(yàn)陣為H1和H2的碼字速度提升別為1.6倍和1.35倍.對于校驗(yàn)陣為 H1的 LDPC碼采用constant memory存儲(chǔ)校驗(yàn)陣優(yōu)化效果優(yōu)于校驗(yàn)陣為H2的 LDPC碼，這是由于校驗(yàn)陣為 H1的LDPC碼的平均行重和列重大于校驗(yàn)陣為H2的LDPC碼，譯碼過程中對校驗(yàn)陣讀取更加頻繁，因此采用此優(yōu)化方式效果相對更明顯.

4 結(jié)論

1)本文提出一種新的基于Fermi架構(gòu)GPU平臺(tái)下的QC-LDPC碼存儲(chǔ)器優(yōu)化并行譯碼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì).本設(shè)計(jì)采用32 bit精度值的分層譯碼算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對于未優(yōu)化GPU平臺(tái)下分層算法譯碼結(jié)構(gòu)，本文提出譯碼結(jié)構(gòu)在校驗(yàn)陣為7168×4096層寬為256和校驗(yàn)陣為40960×24 576層寬為2048的QC-LCPC碼情況下分別可以獲得34.8倍和14.9倍的譯碼吞吐量提升.

2)通過采用多幀并行譯碼處理，可提高譯碼并行度，分塊子矩陣的維數(shù)較低時(shí)，GPU譯碼器的并行度受到限制，采用本文的多幀并行譯碼處理對譯碼速度提升效果尤為顯著.通過采用多幀并行處理可以分別提升子矩陣維度為256和2048的QC-LDPC碼譯碼吞吐量12.4倍和6.1倍.

3)在校驗(yàn)陣為7168×4096層寬為256和校驗(yàn)陣為40 960×24 576層寬為2 048的QC-LCPC碼情況下，采用global memory的聯(lián)合訪問以及constant memory存儲(chǔ)壓縮校驗(yàn)陣兩種優(yōu)化方式分別可以提升譯碼吞吐量2.76倍和2.45倍.

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