如何在ARMv8和X86-64平台上实现Cooley-Tukey FFT算法的高性能优化？请结合《ARM与X86-64平台上的FFT优化：库利-图基算法新进展》中的策略，提供具体的优化技术细节。

在ARMv8和X86-64平台上实现Cooley-Tukey FFT算法的高性能优化，首先需要深入理解FFT算法的工作原理及其在不同硬件平台上的性能瓶颈。《ARM与X86-64平台上的FFT优化：库利-图基算法新进展》一书为我们提供了宝贵的参考，该书详细探讨了包括蝶形网络重构、公共项提取、汇编级别的SIMD优化等多种优化策略。

参考资源链接：[ARM与X86-64平台上的FFT优化：库利-图基算法新进展](https://wenku.csdn.net/doc/3o3dikbxj0?spm=1055.2569.3001.10343)

在蝶形网络重构方面，通过减少大基情况下的网络级数，可以有效降低内存访问频率，从而提升整体性能。公共项提取技术利用DFT矩阵的对称性和周期性特征，简化了复杂数学运算过程，使得计算更加高效。而汇编级别的SIMD优化则是针对现代处理器的向量化指令集进行优化，结合寄存器复用和堆栈内存管理策略，有效解决了寄存器不足的问题，进一步提高了计算速度。

具体到技术细节，优化过程中需要对FFT算法进行适当分解，将大问题细化为多个较小的子问题，并行处理这些子问题以充分利用多核处理器的能力。同时，针对特定硬件架构的特点，选择合适的编译器优化选项和调整算法的内存访问模式，也是提升性能的关键因素。通过这些综合策略的应用，可以在ARMv8和X86-64平台上实现Cooley-Tukey FFT算法的高性能优化。

为了达到最佳性能，开发者还应关注数据对齐和缓存局部性原则，这有助于减少缓存未命中率，提升计算效率。此外，合理利用编译器和硬件的指令级并行性（ILP）也是优化的重要方向。最终，在硬件平台上测试优化效果，通过性能指标反馈不断迭代优化，确保算法库在目标平台上达到预期的高性能表现。

参考资源链接：[ARM与X86-64平台上的FFT优化：库利-图基算法新进展](https://wenku.csdn.net/doc/3o3dikbxj0?spm=1055.2569.3001.10343)