【摘 要】
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针对现有无线传感器网络信道仿真难以获得高效的执行性能问题,提出并实现了一个基于Nvidia的图形处理器(GPU)+CUDA计算体系的并行信道仿真系统;研发了可驻留于GPU高速片上存
【机 构】
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中国科学院大学电子电气与通信工程学院,
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针对现有无线传感器网络信道仿真难以获得高效的执行性能问题,提出并实现了一个基于Nvidia的图形处理器(GPU)+CUDA计算体系的并行信道仿真系统;研发了可驻留于GPU高速片上存储的CUDA树群,以其组织节点,并加速探测可能的发包节点;建立了完全不同于传统信道仿真的CUDA并行信道仿真引擎.实验结果表明,该系统以高达528.73倍的加速比远胜于相应的中央处理器实现,并线性扩展于网内节点数目.
Aiming at the problem that it is difficult to obtain efficient performance for the existing wireless sensor network channel simulation, a parallel channel simulation system based on Nvidia GPU + CUDA computing system is proposed and implemented. CUDA tree group is used to organize nodes and accelerate detection of possible packet sending nodes. A CUDA parallel channel simulation engine is established which is completely different from the traditional channel simulation. Experimental results show that the system achieves a speedup of up to 528.73 times faster than the corresponding The central processor to achieve, and linear expansion of the number of nodes in the network.
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