CUDA实现的CPU频域FIR滤波研究与优化

"这篇硕士论文主要探讨了在CPU上实现频域FIR滤波的方法，特别是在使用CUDA技术优化GPU计算的背景下。论文介绍了GPU如何协助CPU处理滤波算法中的大量并行计算任务，通过Overlap-save方法分块处理输入信号，进行FFT变换、滤波系数的乘法运算以及逆FFT变换。CUDA编程中，线程级并行（Thread Level Parallelism）思想被用于合理分配网格和block的维度，以提升算法性能。论文还提到了FFTW库在傅里叶变换中的应用，指出FFTW是开源傅里叶变换库中最快的。" 在本文中，【标题】"频域F球滤波在CPU上的实现-onfi接口规范"指的是在CPU上实现频域滤波的FIR滤波方法，特别关注于使用ONFI接口的硬件规范。ONFI（开放 NAND 闪存接口）通常用于高速数据传输，但这里可能是指在CPU处理过程中涉及到的某种数据交互标准。 【描述】中提到，论文的核心是利用CUDA技术在GPU上实现频域FIR滤波的并行处理，以提高计算效率。GPU被用作CPU的协处理器，处理输入信号的分块、FFT变换、滤波乘法和逆FFT等计算密集型任务。CPU则负责串行部分和任务调度，确保两者协同工作，完成滤波任务。 【标签】"CUDA"表明论文重点研究的是CUDA编程技术，这是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型，使得程序员可以利用GPU的强大计算能力来加速应用程序。 【部分内容】进一步详细讨论了CUDA编程的策略，包括线程block和网格的维度分配，以及如何优化block大小以提高GPU的资源利用率和计算效率。同时，论文提到了FFTW库，这是一个高效的C语言傅里叶变换库，能够处理不同规模的DFT，并在各种硬件平台上表现出优秀的性能。 这篇论文深入研究了CPU与GPU的协同工作，特别是在CUDA环境下，如何利用GPU的并行计算能力有效实施频域FIR滤波。FFTW库的引入进一步增强了滤波过程的计算效率，展示了GPU在高性能计算中的潜力。