CUDA驱动的频域FIR滤波并行算法总结与展望

本文是一篇关于东北大学硕士学位论文，主要探讨了如何利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台优化数字信号处理中的频域FIR滤波算法。CUDA是一种专为GPU（图形处理器）设计的并行计算平台，通过其应用程序编程接口和运行时库，简化了在GPU上进行通用计算的难度，从而实现了算法性能的显著提升。 论文首先回顾了国内外数字FIR滤波算法的研究现状，指出了现有算法的局限性和不足，特别是对于GPU通用计算的潜力进行了深入讨论。作者提出了基于CUDA实现频域FIR滤波并行化的可行性，强调了这种并行化处理对于提高计算效率的重要性。 接着，论文详细介绍了CUDA软硬件体系结构以及CUDA C语言的并行编程模型，涉及到了如何利用CUDA的并行特性来设计和优化滤波算法。同时，滤波器的基本原理和窗函数设计方法得到了简要概述，这部分工作使用MATLAB进行实现并进行了滤波仿真，验证了算法的正确性。 在技术实现层面，论文重点描述了如何将FIR滤波算法中的并行部分迁移到GPU，采用重叠保留法对输入信号进行分块处理。作者展示了CUDA下频域FIR滤波的具体实现步骤，并分析了影响算法性能的关键因素，如异步并行执行的优化策略。实验部分在NVIDIA GTX465 GPU和Intel Core i7处理器上分别实现了CUDA频域FIR滤波并行算法，并对比了其与传统方法在性能上的差异。 论文还提供了性能测试结果，包括加速比、浮点运算能力以及滤波时延等指标，讨论了block（线程块）与GPU内核中流多处理器之间的关系对算法性能的影响。最后，作者对未来的研究方向进行了展望，尽管论文初步取得了良好的效果，但仍然存在改进空间，需要进一步研究和优化。 这篇论文深入探究了CUDA在频域FIR滤波中的应用，为GPU在通用计算中的实际应用提供了有价值的方法和经验，同时也为该领域的研究者提供了有益的参考。