GPU加速的频域FIR滤波算法性能测试与分析

本篇硕士学位论文主要探讨了基于CUDA的频域FIR滤波并行算法在信息技术领域的性能优化。CUDA是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型，专为现代GPU设计，旨在加速原本由CPU执行的计算密集型任务。 在第5章，作者详细描述了实验环境，包括使用的硬件配置，如Intel Core i7-930 CPU（2.8GHz）和GTX 465 GPU，以及Windows 7操作系统和CUDA C语言编程。实验环境的关键部分是GPU的GPU架构，特别强调了SM流处理器的数量（11个）和核心频率（608MHz），以及显存容量（1GB）。 性能测试方法的核心在于利用C语言的clock_t类型的clock()函数来测量基于CPU的频域FIR滤波算法的时间，提供了较高的计时精度，以毫秒为单位。另一方面，对于GPU上的GPU滤波算法，使用了CUDA库中的cudaEventElapsedTime()函数，通过记录事件开始和结束来精确测量执行时间，可以达到0.5微秒的精度。 测试过程包括创建和记录事件、计算时间差，最后销毁事件，以确保测量的准确性。此外，论文还提到了使用Compute Visual Profiler进行GPU性能分析，这是一种可视化工具，用于深入了解GPU计算效率和资源利用率。 研究的重点是评估基于CUDA的频域FIR滤波算法在不同规模输入数据下的性能指标，如执行时间、滤波时延以及相对CPU的加速比。这有助于理解CUDA在处理大量数据时的效率提升，以及在实际应用中的优势，如实时信号处理和图像处理中的滤波操作。 这篇论文不仅介绍了CUDA技术在频域FIR滤波并行计算中的应用，还展示了如何通过性能分析来优化算法在GPU上的执行，这对于理解和改进GPU在IT行业的角色和应用具有重要意义。