低密度校验码（LDPC）是一种强大的信道编码技术，最初由Gallager博士在1962年提出。其拥有接近香农极限的性能，设计简便，同时在纠错能力、译码性能和硬件实现复杂度方面具有明显优势，因此在诸多通信系统中得到了广泛应用。 LDPC码随着计算机仿真和现代编码理论的发展，其研究在近年来获得了大量关注，成为信道编码理论研究的热点。
LDPC码的编译码器设计可以通过不同的计算平台实现，包括但不限于CPU、FPGA（现场可编程门阵列）以及GPU（图形处理器）。在这些平台中，GPU因其强大的并行计算能力，使得算法加速成为可能，因此成为了新的研究热点。传统的基于CPU的LDPC码译码可能会导致延迟问题。为了解决这个问题，该研究提出了基于CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）架构的LDPC码的并行译码方案。
CUDA是NVIDIA推出的一种能够支持GPU进行通用计算的并行计算架构，广泛应用于科学计算、图像处理、工程模拟等多个领域。利用CUDA可以充分挖掘GPU的计算潜力，实现复杂的算法加速。在LDPC码译码的背景下，CUDA并行译码方案能够大幅度提高译码速度，减少时延，提升系统吞吐量。
在研究中，作者鲁邹晨首先研究了CUDA架构下的硬件系统和软件体系，介绍了LDPC码的基本原理，并且重点研究了它的归一化最小和译码算法。归一化最小和算法是一种特殊的迭代译码算法，适用于LDPC码的译码过程。随后，作者结合CUDA硬件和软件体系，提出了适用于本文所用软硬件环境的具体CUDA并行译码方案。
作者分析了影响系统译码速度的因素，并将基于CUDA架构的并行译码方案与CPU平台上的串行译码方案进行了仿真性能比较。比较结果证明了CUDA并行译码不仅保证了译码性能，而且有效地加速了译码过程，显著减少了译码时延，提高了系统吞吐量。
关键词如LDPC码、图像处理器、CUDA并行译码器、归一化最小和算法在此文中得到了深入的探讨和应用，其中CUDA并行译码器的实现是重点，展示了GPU在高速数据处理方面的强大能力。这项研究展示了利用CUDA并行计算优化LDPC码译码过程的潜力，对提升通信系统的性能具有重要意义，并为未来更高速率、低时延的通信设备设计提供了技术储备。
