CUDA实现的频域FIR滤波并行算法研究

"本文主要探讨了基于CUDA实现的频域FIR滤波方法，着重介绍了在CUDA环境下进行滤波处理的关键步骤和技术细节。" 在CUDA（Compute Unified Device Architecture）环境中，GPU可以被用于加速计算密集型任务，如数字信号处理。在本文中，作者详细阐述了如何利用CUDA来实现频域FIR滤波。首先，CUDA的内存管理机制是关键，调用`cudaMemcpyO`进行数据传输时，必须确保指针指向的存储器类型与拷贝方向匹配，否则可能导致异常。为避免这种情况，可以使用CUDA的错误检查宏`CUDA SAFE CALL()`和`CUT CHECK ERROR()`来检测和处理可能出现的错误。 接着，文章提到了输入采样信号的分块处理策略。由于GPU处理大量数据时效率更高，因此将采样信号分成大小为NFIR=1024点的子块，这种分块方式能够充分利用GPU的并行计算能力，特别是当子块大小为线程数的整数倍时，能有效提高内存访问效率。 然后，滤波系数和子块分别被送入GPU存储器，并使用`fftfir_setup()`函数设置FFT（快速傅里叶变换）参数，如变换模式、维度和点数。在本程序中，采用CUFFT库的C2C模式进行一维2048点的FFT变换。之后，调用`cufftExecC2C0`执行实际的FFT操作。 在滤波运算阶段，子块经过FFT变换后，使用内核函数`scale<<<gfid, BLOCK_SIZE, 0, stream>>>(g_in, freqCoe0)`进行频域滤波。这里的`gfid`定义了网格维度，`BLOCK_SIZE`是线程块的大小。CUDA的线程组织允许线程块在GPU上并行或顺序执行，取决于硬件资源。 滤波结果的提取涉及FFT的逆变换。子块滤波后的结果需通过`cufftExecC2C0`做逆FFT，参数设置为逆变换。由于子块间的重叠，滤波结果的前半部分是冗余的，需要丢弃，剩下的部分除以NFFT（这里是2048）以消除逆变换的放大效应。 这篇文章详细介绍了如何利用CUDA优化FIR滤波器的性能，通过GPU的并行计算能力加速处理过程，为信号处理提供了高效的方法。