【摘 要】
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当前的大规模存储系统广泛使用纠删码技术,它以条带的形式存储数据实现容错,使得在满足相同容错的情况下,比副本容错技术拥有更低的存储成本。为进一步降低存储成本,学术界和工业界开始研发“大条带纠删码（Wide-Stripe Erasure Coding）”技术,通过增加大条带的长度来压缩校验块在每个条带中的比例,从而节省更多存储成本。然而,大条带纠删码由于条带过长而导致校验块的编码计算量大、编码效率低,
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当前的大规模存储系统广泛使用纠删码技术,它以条带的形式存储数据实现容错,使得在满足相同容错的情况下,比副本容错技术拥有更低的存储成本。为进一步降低存储成本,学术界和工业界开始研发“大条带纠删码（Wide-Stripe Erasure Coding）”技术,通过增加大条带的长度来压缩校验块在每个条带中的比例,从而节省更多存储成本。然而,大条带纠删码由于条带过长而导致校验块的编码计算量大、编码效率低,大大影响存储系统的性能。针对以上问题,设计基于GPU（Graphics Processing Unit,图形处理器）的大条带纠删码的编码加速库G-WS,通过利用GPU的高并发计算能力以提升大条带纠删码的编码效率;同时在该编码库中使用局部修复码,保持较好的系统修复性能。在该编码加速库中,首先提出了基于局部修复码的大条带编码矩阵的缩减方法,通过缩减编码矩阵将其存储在GPU的常量内存以提升编码操作过程中对编码矩阵的访问效率;其次,提出了大条带编码的GPU共享内存优化的方法,通过充分利用GPU的共享内存并协调线程的编码任务以提升大条带的编码效率;最后,提出了大条带编码操作的高效数据传输方法,通过充分利用主机端的页锁定内存与设备端内存之间的直接内存访问技术,提升主机端与设备端之间的传输带宽,并通过流水线技术隐藏主机端与设备端之间的传输开销,进一步提升传输性能。基于上述设计与实现,在真实环境下进行实验测试。实验结果表明,该编码库可以支持最多256个数据块的大条带纠删码的编码计算,编码吞吐量可达9.5 GB/s;相比现有最好基于GPU编码加速库G-CRS,G-WS的编码速度仍可提升10.3%。
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