The KIPS Transactions:PartC (정보처리학회논문지C)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Comparison of Parallelized Network Coding Performance

네트워크 코딩의 병렬처리 성능비교

  • 최성민 (홍익대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박준상 (홍익대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 안상현 (서울시립대학교 컴퓨터과학부)
  • Received : 2012.06.13
  • Accepted : 2012.07.03
  • Published : 2012.08.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Network coding has been shown to improve various performance metrics in network systems. However, if network coding is implemented as software a huge time delay may be incurred at encoding/decoding stage so it is imperative for network coding to be parallelized to reduce time delay when encoding/decoding. In this paper, we compare the performance of parallelized decoders for random linear network coding (RLC) and pipeline network coding (PNC), a recent development in order to alleviate problems of RLC. We also compare multi-threaded algorithms on multi-core CPUs and massively parallelized algorithms on GPGPU for PNC/RLC.

네트워크 코딩(Network Coding)은 통신망의 성능 향상에 도움을 줄 수 있으나 이의 소프트웨어적 구현은 부호화/복호화 단계에서 매우 큰 지연시간을 유발할 수 있어 이를 줄일 수 있는 병렬화된 구현이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 랜덤 리니어 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding)과 랜덤 리니어 네트워크 코딩의 단점을 보완하고자 최근 제안된 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding)의 병렬처리 성능을 비교한다. 또한, 네트워크 코딩의 CPU에서의 병렬처리 기법과 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Units)에서의 병렬처리 기법을 비교하여 네트워크 코딩의 사용 시 그 파라미터에 따라 적절한 병렬처리 기법을 선택할 필요성이 있음을 보여준다.

Keywords

References

  1. R. Ahlswede, N. Cai, S. Li, R. Yeung, Network Information Flow. IEEE Transactions on Information Theory. 46(4), pp.1204-1216, 2000. https://doi.org/10.1109/18.850663
  2. C. Gkantsidis, P. Rodriguez, Network Coding for Large Scale Content Distribution, Proc. IEEE Infocom. pp.2235-2245, 2005.
  3. P. Chou, Y. Wu, K. Jain, Practical Network Coding, Proc. Allerton Conference. 2003.
  4. C.-C. Chen, C. Chen, S. Oh, J.-S. Park, M. Gerla, and M. Y. Sanadidi, ComboCoding: Combined intra-/inter-flow network coding for TCP over disruptive MANETs, Journal of Advanced Research, 2(3): 241-252, 2011. https://doi.org/10.1016/j.jare.2011.05.002
  5. H. Shojania, B. Li, and X. Wang, Nuclei: Graphics accelerated Many-core Network Coding, Proc. of IEEE INFOCOM 2009.
  6. K. Park, J.-S. Park, W. Ro. On Improving Parallelized Network Coding with Dynamic Partitioning. IEEE Trans. Parallel and Distributed Systems, 21(11), Nov., 2010.
  7. P. Vingelmann, P. Zanaty, F.H.P.Fitzek, and H. Charaf. Implementation of random linear network coding on opengl-enabled graphics cards. Proc. European Wireless 2009.
  8. NVIDIA Corporation. NVIDIA CUDA: Programming Guide, Version 4.0, Mar., 2011.