Near Deterministic Signal Processing Using GPU, DPDK, and MKL

En radio défnie par logiciel, le traitement numcrique du signal impose le traitement en temps réel des donnés et des signaux. En outre, dans le développement de systèmes de communication sans fil basées sur la norme dite Long Term Evolution (LTE), le temps réel et une faible latence des processus de calcul sont essentiels pour obtenir une bonne experience utilisateur. De plus, la latence des calculs est une clé essentielle dans le traitement LTE, nous voulons explorer si des unités de traitement graphique (GPU) peuvent être utilisées pour accélérer le traitement LTE. Dans ce but, nous explorons la technologie GPU de NVIDIA en utilisant le modéle de programmation Compute Unified Device Architecture (CUDA) pour réduire le temps de calcul associé au traitement LTE. Nous présentons briévement l'architecture CUDA et le traitement paralléle avec GPU sous Matlab, puis nous comparons les temps de calculs avec Matlab et CUDA. Nous concluons que CUDA et Matlab accélérent le temps de calcul des fonctions qui sont basées sur des algorithmes de traitement en paralléle et qui ont le même type de données, mais que cette accélération est fortement variable en fonction de l'algorithme implanté. Intel a proposé une boite à outil pour le développement de plan de données (DPDK) pour faciliter le développement des logiciels de haute performance pour le traitement des fonctionnalités de télécommunication. Dans ce projet, nous explorons son utilisation ainsi que celle de l'isolation du système d'exploitation pour réduire la variabilité des temps de calcul des processus de LTE. Plus précisément, nous utilisons DPDK avec la Math Kernel Library (MKL) pour calculer la transformée de Fourier rapide (FFT) associée avec le processus LTE et nous mesurons leur temps de calcul. Nous évaluons quatre cas: 1) code FFT dans le cœur esclave sans isolation du CPU, 2) code FFT dans le cœur esclave avec l'isolation du CPU, 3) code FFT utilisant MKL sans DPDK et 4) code FFT de base. Nous combinons DPDK et MKL pour les cas 1 et 2 et évaluons quel cas est plus déterministe et réduit le plus la latence des processus LTE. Nous montrons que le temps de calcul moyen pour la FFT de base est environ 100 fois plus grand alors que l'écart-type est environ 20 fois plus élevé. On constate que MKL offre d'excellentes performances, mais comme il n'est pas extensible par lui-même dans le domaine infonuagique, le combiner avec DPDK est une alternative très prometteuse. DPDK permet d'améliorer la performance, la gestion de la mémoire et rend MKL évolutif.