两列double类型的vector，一列为复数的实部，一列为复数的虚部，用cufft库做逆傅里叶变换的cuda代码

在CUDA编程中，如果你想要对两列double类型的vector，分别代表复数的实部和虚部进行逆傅立叶变换（IFFT），可以利用CUFFT库，这是一个专为GPU优化的快速傅立叶变换库。首先，你需要包含必要的头文件并初始化CUFFT上下文。这里是一个基本的例子：

#include <cuda_runtime.h>
#include <cufft/cufft.h>

__global__ void ifft(double* real_vec, double* imag_vec, double* result) {
    // 获取线程ID
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    
    // 检查索引是否越界
    if (idx < N && idx >= 0) {
        // 创建复数
        cufftComplex in_complex;
        in_complex.re = real_vec[idx];
        in_complex.im = imag_vec[idx];

        // 设置输入数组
        cufftHandle plan;
        cufftCreate(&plan);
        cufftSetStream(plan, stream); // 如果需要，设置计算流

        // 执行IFFT
        cufftResult status = cufftInverse(&plan, &in_complex, CUFFT_INVERSE);

        // 检查是否有错误，并处理
        if (status != CUFFT_SUCCESS) {
            printf("Error in IFFT: %s\n", cufftGetErrorString(status));
            return;
        }

        // 获取结果的实部和虚部
        double real_out = in_complex.re;
        double imag_out = in_complex.im;

        // 写回结果数组
        result[idx] = real_out;
    }
}

// 主函数
int main() {
    // 初始化CUDA设备
    cudaDevice dev;
    cudaGetDevice(&dev);
    cudaSetDevice(dev);

    // 设定数据大小
    int N = 1024; // 实际应用中请替换为你需要的长度
    dim3 threadsPerBlock(16, 16);
    dim3 numBlocks((N + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x);

    // GPU内存分配
    double* d_real_vec, *d_imag_vec, *d_result;
    cufftDoubleReal(cufftMalloc3d((void**)&d_real_vec, 1, N, 1),
                    cufftMalloc3d((void**)&d_imag_vec, 1, N, 1),
                    cufftMalloc3d((void**)&d_result, 1, N, 1));

    // 假设real_vec和imag_vec已经复制到GPU上
    cudaMemcpy(d_real_vec, real_vec_data, sizeof(double) * N, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_imag_vec, imag_vec_data, sizeof(double) * N, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 释放主机内存
    free(real_vec_data);
    free(imag_vec_data);

    // 调用kernel
    ifft<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(d_real_vec, d_imag_vec, d_result);

    // 等待运算完成
    cudaThreadSynchronize();

    // 将结果从GPU复制回CPU
    cudaMemcpy(result_host, d_result, sizeof(double) * N, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 清理
    cufftFree(d_real_vec);
    cufftFree(d_imag_vec);
    cufftFree(d_result);
    cufftDestroy(plan);

    return 0;
}