【摘 要】
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为了更好存储多元化的数据,存储系统中引入了局部修复码技术。局部修复码能够在保证可靠存储的同时,显著降低数据重构开销,因此适合应用于冷数据的存储。但是随着存储系统的不断发展,局部修复码的编码性能逐渐成为了限制存储系统发展的重要瓶颈。因此,充分利用存储节点所使用的廉价图形处理器（GPU）并设计实现一个能显著提高编码性能的局部修复码优化方案是当务之急。为了更好利用局部修复码提高存储系统性能,提出了一种基
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为了更好存储多元化的数据,存储系统中引入了局部修复码技术。局部修复码能够在保证可靠存储的同时,显著降低数据重构开销,因此适合应用于冷数据的存储。但是随着存储系统的不断发展,局部修复码的编码性能逐渐成为了限制存储系统发展的重要瓶颈。因此,充分利用存储节点所使用的廉价图形处理器（GPU）并设计实现一个能显著提高编码性能的局部修复码优化方案是当务之急。为了更好利用局部修复码提高存储系统性能,提出了一种基于廉价GPU的局部修复码的加速优化设计与实现。具体来说做了以下几个方面的工作:（1）提出了一种基于廉价GPU的局部修复码的加速优化实现,通过对原始数据块进行直接异或,生成相应的校验块,从而减少构建生成矩阵以及执行矩阵乘法操作过程中的资源消耗;（2）为了保证中央处理器（CPU）与GPU之间数据可靠传输,采用分批次传输分批次编码策略,避免因内存不够导致数据丢失;（3）为了降低在数据读取方面消耗的时延,使用GPU共享内存存储数据;（4）为了加速局部校验块的生成,同时保证校验块内包含信息丰富,提出了基于局部校验块构建生成校验块的方法。通过实验,得出以下结论:（1）在廉价GPU上使用异或优化的局部修复码执行编码操作,其编码吞吐量相比于同配CPU提高了将近20倍;（2）在使用廉价GPU且容少错的情况下,使用本文提出的基于廉价GPU的局部修复码加速优化方案与GCRS库实现的RS编码在编码吞吐量上,本方案略优;（3）在使用廉价GPU且容少错的情况下,使用本文提出的基于廉价GPU的局部修复码加速优化方案与使用GCRS库实现的LRC编码相比,编码性能提高了3%-5%。
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