CUDA并行FIR滤波优化：16GB/s双向带宽挑战

本篇硕士学位论文主要探讨了如何利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术实现频域FIR滤波的并行算法优化。CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，特别适合于GPU（图形处理器）的编程，旨在加速高性能计算任务。 在论文的第4章中，作者详细介绍了基于CUDA的频域FIR滤波过程。FIR滤波是一种数字信号处理技术，用于去除信号中的特定频率成分。通过CUDA的并行处理能力，能够显著提升滤波速度，尤其是在处理大量数据时，性能优势更为明显。图4．10展示了基于CUDA的滤波结果输出频谱，显示出10kHz的正弦信号已经被有效滤除，验证了并行算法的有效性和正确性。 优化方面，论文着重于两点： 1. **提高与主机通信的效率**：CUDA程序中，由于GPU与主机之间的PCI．E 2.0双向带宽限制（仅为16GB/s），优化的关键在于减少主机与GPU之间的数据传输。通过缓存更多数据一次性传输，并利用Stream式处理来隐藏数据传输时间，从而提升实际的I/O带宽。 2. **资源均衡**：通过调整thread处理的数据量和共享内存以及寄存器的使用，以优化SM（Streaming Multiprocessors）的利用率。当存在公共部分时，增加每个thread处理的数据量有助于提高存储器访问效率和指令流水线的性能。 论文作者陈震在东北大学信息科学与工程学院指导教师曲荣欣教授的指导下完成了这项研究，目标是通过CUDA优化实现高效的频域FIR滤波并行算法，以适应GPU在通用计算领域的广泛应用。这项工作不仅推动了GPU在信号处理中的性能提升，也为其他领域的并行计算提供了宝贵的经验和技术参考。 这篇论文深入剖析了CUDA在频域FIR滤波中的优势，以及如何通过优化策略提高算法的执行效率和吞吐量，对于从事GPU编程和并行计算领域的研究人员具有重要的参考价值。