Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
467531		Efficient graphics processing unit based algorithms for high-throughput communication systems / Yüksek veri hacimli haberleşme sistemleri için etkili grafik işleme ünitesi tabanlı algoritmalar Yazar:SELÇUK KESKİN Danışman: PROF. DR. TAŞKIN KOÇAK Yer Bilgisi: Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Paralel bilgisayarlar = Parallel computers	Onaylandı Doktora İngilizce 2017 177 s.
Son yıllarda internet kullanımı konusunda hızla artan bir talep olmuştur. Bu talep, iletişim, ağ güvenliği ve veri işleme gibi pek çok uygulamada hesaplama süresi bakımından birçok zorluk getirmektedir. Bu nedenle, bu sistemleri sürdürmek için gerçek zamanlı uygulamalara olan ihtiyaç çok önem kazanmaktadır. Bu tezde, iletişim ve ağ güvenliğinde karşılaşılan bazı hesaplama sorunlarıyla başa çıkmak için GPU tabanlı çözümler tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Son zamanlarda, yüksek kaliteli ve geniş bantlı hizmetlere olan talebin artması nedeniyle iletişim teknikleri yaygın olarak incelenmiş ve geliştirilmiştir. Popüler OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) tekniği IEEE 802.15.3c, WiFi (IEEE 802.11n), DVB-S2, WirelessHD ve WiMax (IEEE 802.16e) gibi kablosuz geniş bant iletişim sistemleri için çok olgunlaşmıştır. Bununla birlikte, alıcı tarafında gerçekleşen ileri hata düzeltme gerçek bir hesaplama zorluğu haline gelmiştir. Dahası, OFDM sistemlerinde hesaplamanın en yoğunlaşan bir diğer fonksiyonu hızlı Fourier dönüşümü (FFT) hesaplama işlemidir. Çok yüksek verim gereksinimlerini karşılamak için, iletişim sistemlerinin bu hesaplama yoğun bileşenleri için, özel ASIC (Application Specific Integrated Circuit) ve FPGA (Alan Programlanabilir Geçit Dizilimi) çözümleri son yıllarda önerilmektedir. Bununla birlikte, ASIC ve FPGA tasarımlarının esnekliği sınırlıdır ve genellikle yalnızca tek bir standart uygulama için tasarlanmıştır: ulaşılabilirse esneklik, çok uzun tasarım süresi ve göz ardı edilemeyecek alan, güç veya hız fedakarlıklarının maliyeti ile karşı karşıyadır. Bunun aksine, yazılım çözümleri daha az pahalı, ölçeklenebilir ve esnektir ve daha kısa geliştirme döngüsüne sahiptir. Bir grafik işleme ünitesi (GPU), ham hesaplama gücünü programlanabilirlik ile birleştiren bir paralel mimari sağlar. GPU, paralel olarak büyük miktarda veri üzerinde çalışan birçok çekirdeği kullanarak aşırı yüksek hesaplama üretir. Bu tezde, GPU'larda LDPC kodçözücü için iki büyük hesaplama algoritmasının tasarımı ve paralel yazılım uygulaması, mükemmel hata giderme ve çoklu Gbps mertebesinde kod çözme performanslarını elde etmek için sunulmuştur. Ayrıca, bu tez çalışması gerçek zamanlı olarak yüksek iletişim verimliliği elde etmek için FFT sürecini hızlandırmayı amaçlamaktadır. Bu arada, çoklu bilgisayar saldırıları, polimorfik solucan / virüs, DDoS(distributed denial of service) saldırıları gibi çözülmesi zor ağ hataları ve güvenlik problemleri vardır. Bu problemleri adresleyebilmek adına trafik dinamiklerini izlememiz ve daha önemlisi saldırıları ve arızaları zamanında algılayabilmemiz gerekmektedir. Trafik hacminin hızlı bir şekilde artması nedeniyle, omurga ağındaki her bir akışın alan ve zaman kısıtlamaları nedeniyle izlenmesi genellikle başarısız olur. Paket filtreleme, saldırılara karşı cihazların ağ sistemini korumak için önleme sistemlerinin ana bileşenidir. Paket filtreleme algoritması, paketlerin bazı kuralları geçtikten sonra ağa erişmesini sağlamaktadır. Paketler alınan kararla temel ağ bilgilerinden oluşan bir bağlantı tablosuna yazılır ununla birlikte, paket filtreleme algoritmaları, Linux tabanlı çekirdek tarafından, iletişim sistemlerinin hızındaki artıştan dolayı gerçek zamanlı olarak çok sayıda saldırıya karşı yetersiz olan fonksiyonel bir yazılım çözümü olarak işletilmektedir. Bu tez ile gerçek zamanlı bir uygulama için 20 veya daha fazla kat daha iyi sonuçla paralel bağlantı tablosu işlemlerini gerçekleştiren yeni GPU tabanlı bir önleme sistemi önerilmekte ve sorgulanmaktadır.
There has been a rapidly increasing demand on the usage of Internet for the last decades. This brings several difficulties in terms of the computation time in many applications such as communication, network security and data processing. Therefore, in order to sustain these systems the need for the real time implementations become crucial. In this thesis, we design and develop GPU based solutions to deal with some computational issues that have been encountered in communication and network security. Recently, communication techniques are widely studied and developed due to the growing demand for high-quality and wide-band services. The popular technique of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been very mature for wireless wideband communication systems such as IEEE 802.15.3c, WiFi (IEEE 802.11n), DVB-S2, WirelessHD and WiMax (IEEE 802.16e). However, forward error correction that takes place at the receiver side has become a real computational challenge. Moreover, another most computationally intensive function in OFDM systems is fast Fourier transform (FFT) computation process. In order to meet the very high throughput requirements, dedicated application specific integrated circuit (ASIC) and field programmable gate array (FPGA) solutions for these computationally intensive components of communication systems are proposed in recent years. However, ASIC and FPGA designs are limited in their flexibility and usually intended for single standard applications only: flexibility, if reached at all, comes at the cost of very long design time and non-negligible area, power or speed sacrifices. Conversely, software solutions are less expensive, scalable, and flexible and have shorter development cycle. A graphics processing unit (GPU) provides a parallel architecture which combines raw computation power with programmability. GPU provides extremely high computational throughput by employing many cores working on a large set of data in parallel. In this thesis, the design and parallel software implementation of two major computation algorithms for LDPC decoding on GPUs are presented to achieve excellent error correcting and multi-Gbps decoding performances. Also, the thesis aims to accelerate the FFT process to achieve high communication throughput in real-time. Meanwhile, there have been security problems and network failures that are hard to resolve, for example, botnets, polymorphic worm/virus, distributed denial of service (DDoS) attacks, etc. To address them, we need to monitor the traffic dynamics and, more importantly, be able to detect attacks and failures in a timely manner. Due to the rapid increase in the traffic volume, it is often infeasible to monitor every individual flow in the backbone network due to space and time constraints. Packet filtering is the main component of prevention systems to protect the network system of the devices against attacks. The algorithm allows the packets to access to network after passing some rules. The packets with decisions are written into a connection table that consists of essential network information. However, the packet filtering algorithms are operated by the Linux based kernel as a functional software solution which is not enough to handle enormous number of attacks in real-time due to increment in speed of communication systems. This thesis proposes and investigates a novel GPU based prevention system that performs massively parallel connection table operations for a real-time implementation with an improvement factor of 20 or above.