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A HIGHLY PARALLEL GPU-BASED HASH ACCELERATOR FOR A DATA DEDUPLICATION SYSTEM

机译：用于数据重复数据删除系统的基于GPU的高度并行哈希加速器

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摘要

Recently, data storage systems with data deduplication have been introduced as a method of reducing storage space by eliminating redundant data. In a deduplication storage system, the collision-resistant fingerprint of each data segment must be calculated using a hash algorithm. This paper presents a GPU based accelerator, called g-Dedu, for processing the hash computation of the deduplication system. The g-Dedu accelerator algorithm is especially designed for handling the variable and small size of the data used in a deduplication system, which cannot be processed efficiently by a GPU in a straightforward way. Our data organization approach uses a hierarchical data structure to organize the processing data. A scheduler manages these data for optimal GPU processing. Our patterned data segment approach overcomes some noticeable performance drops resulting from the GPU memory model. Furthermore, different from some previous GPU hash accelerator work, our approach strictly follows the hash processing standard. Using this new approach, g-Dedu achieves 6 times speedup on the SHA-1 computation, and 7.4 times speedup on the SHA-2 computation when compared with a CPU-based implementation.
机译：近来，已经引入了具有重复数据删除的数据存储系统作为通过消除冗余数据来减少存储空间的方法。在重复数据删除存储系统中，必须使用哈希算法计算每个数据段的抗冲突指纹。本文提出了一种基于GPU的加速器，称为g-Dedu，用于处理重复数据删除系统的哈希计算。 g-Dedu加速器算法专门用于处理重复数据删除系统中使用的可变数据和较小数据，而GPU无法以直接的方式对其进行有效处理。我们的数据组织方法使用分层数据结构来组织处理数据。调度程序管理这些数据以实现最佳GPU处理。我们的模式化数据段方法克服了GPU内存模型导致的一些明显的性能下降。此外，与以前的某些GPU哈希加速器工作不同，我们的方法严格遵循哈希处理标准。使用这种新方法，与基于CPU的实现相比，g-Dedu的SHA-1计算速度提高了6倍，SHA-2计算速度提高了7.4倍。

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