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编程问答

2能不用cuda_cuda学习-1-cufft的使用

發布時間:2025/3/15 编程问答 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 2能不用cuda_cuda学习-1-cufft的使用 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

一、函數的定義與執行

一般的函數定義 void function();

cuda的函數定義 __global__ void function();

global前綴表明這個函數在哪里執行,由誰呼叫

global:主機呼叫,設備執行

host:主機呼叫,主機執行

device:設備呼叫,設備執行

執行一般c函數 funtion();

執行cuda函數 function<<>> ();

在GPU上面執行函數可以自定分配grid和線程,grid包含線程,因為是并列執行,因此如果內容一樣數據的生成很多是不分前后的。

二、參數的傳入

三、FFT的CPU實現

2007年6月,NVIDIA公司推出了CUDA (Compute Unified Device Architecture),CUDA 不需要借助圖形學API,而是采用了類C語言進行開發。同時,CUDA采用了統一處理架構,降低了編程的難度,同時,NVIDIA GPU引入了片內共享存儲器,提高了效率。這兩項改進使CUDA架構更加適合進行GPU通用計算。

3.1 一維FFT基2算法的實現

(1) 聲明雙精度復數的結構體

(2) 通過冪數獲得快速傅里葉變換的長度,并初始化

(3) 計算旋轉因子

(4) 采用頻率分解法進行蝶形運算:

(5) 蝶形運算全部完成后,對結果進行整序,從而得到正確的輸出順序

3.2 二維FFT基2算法的實現

通過兩次調用一維快速傅里葉變換即可實現二維快速傅里葉變換

(1) 計算進行傅里葉變換的寬度、高度,以及垂直方向上、水平方向上的迭代次數

(2) 兩次調用一維快速傅里葉變換

四、FFT的GPU實現

  對一維或多維信號進行離散傅里葉變換的FFT變換自身具有可“分治”實現的特點,因此能高效地在GPU平臺上實現。CUDA提供了封裝好的CUFFT庫,它提供了與CPU上的FFTW庫相似的接口,能夠讓使用者輕易地挖掘GPU的強大浮點處理能力,又不用自己去實現專門的FFT內核函數。使用者通過調用CUFFT庫的API函數,即可完成FFT變換。

  常見的FFT庫在功能上有很多不同。有些庫采用了基2變換,只能處理長度為2的指數的FFT,而其他的一些可以處理任意長度的FFT。CUFFT4.0提供了以下功能:

(1) 對實數或復數進行一維、二維或三維離散傅里葉變換;

(2) 可以同時并行處理一批一維離散傅里葉變換;

(3) 對任意維的離散傅里葉變換,單精度最大長度可達到6400萬,雙精度最大長度可達到12800萬(實際長度受限于GPU存儲器的可用大小);

(4) 對實數或復數進行的FFT,結果輸出位置可以和輸入位置相同(原地變換),也可以不同;

(5) 可在兼容硬件(GT200以及之后的GPU)上運行雙精度的變換;

(6)支持流執行:數據傳輸過程中可以同時執行計算過程。

4.1一維FFT算法的CUDA實現

4.2二維FFT算法的CUDA實現

二維FFT算法實現中,同一維FFT不同的是:

(1) 輸入參數:沒有BATCH,增加了NY。NX為行數,NY為列數;

(2) FFT的正變換的輸入位置和輸出位置不同。

流程:

1.使用cufftHandle創建句柄

2.使用cufftPlan1d(),cufftPlan3d(),cufftPlan3d(),cufftPlanMany()對句柄進行配置,主要是配置句柄對應的信號長度,信號類型,在內存中的存儲形式等信息。

cufftPlan1d():針對單個 1 維信號cufftPlan2d():針對單個 2 維信號cufftPlan3d():針對單個 3 維信號cufftPlanMany():針對多個信號同時進行 fft

3.使用cufftExec()函數執行 fft

4.使用cufftDestroy()函數釋放 GPU 資源

cufftPlan1d():

  • 第一個參數就是要配置的 cuFFT 句柄;
  • 第二個參數為要進行 fft 的信號的長度;
  • 第三個CUFFT_C2C為要執行 fft 的信號輸入類型及輸出類型都為復數;CUFFT_C2R表示輸入復數,輸出實數;CUFFT_R2C表示輸入實數,輸出復數;CUFFT_R2R表示輸入實數,輸出實數;
  • 第四個參數BATCH表示要執行 fft 的信號的個數,新版的已經使用cufftPlanMany()來同時完成多個信號的 fft。

cufftExecC2C():

  • 第一個參數就是配置好的 cuFFT 句柄;
  • 第二個參數為輸入信號的首地址;
  • 第三個參數為輸出信號的首地址;
  • 第四個參數CUFFT_FORWARD表示執行的是 fft 正變換;CUFFT_INVERSE表示執行 fft 逆變換。
需要注意的是,執行完逆 fft 之后,要對信號中的每個值乘以 1/N

詳細可見:CUDA學習筆記1:第一個CUDA實例 - 愛國吶 - 博客園

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2能不用cuda_cuda学习-1-cufft的使用的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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