CUDA实现的CPU频域FIR滤波研究与优化
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更新于2024-08-08
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"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。
2021-10-04 上传
2021-10-01 上传
2023-06-08 上传
2023-04-25 上传
2023-05-16 上传
2023-11-10 上传
2023-05-10 上传
2023-05-19 上传
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Big黄勇
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