GPU上LDPC分层与洪水式解码器延迟比较：基于三种时序边界的大规模批处理分析

《Telecom》：Empirical Tail-Latency Characterization of GPU-Accelerated 5G NR LDPC Decoding

　　

摘要

由于解码器调度、批处理粒度和时序边界的差异，跨实现的 GPU LDPC 延迟比较具有挑战性。在 GPU 上表征了 FP32 分层和洪水式解码器的批处理完成情况，考虑了块获取、匹配结果以及三个时序边界。调度研究包含了 600,000 次观测。在 15 次全边界匹配容量比较中，洪水式解码表现出更高的 P50 和 P99，而 ??99 和 ??99 未显示出统一的调度顺序。对于在两种调度下均满足综合征的码字，在每一个可估计的 2 和 4 分贝单元中，分层解码更早实现了首次满足。分层端点水平在全边界、仅解码和仅传输边界之间存在差异。在六个会话中，全边界 ??99 从批次 64 到 128 增加了 234.7 μ 秒（逐点描述性 95% 百分位区间，196.1–281.5 μ 秒），这与另外两种设计形成了对比。这些结果适用于单个动态时钟的 Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) GPU，并未确立固定时钟或跨平台行为、射频接口延迟、因果归因或最坏情况界限。