CUDA实现的频域FIR滤波并行算法-CPU与GPU任务划分

"主机与协处理器的任务划分-onfi接口规范" 这篇硕士论文主要探讨了如何基于CUDA实现频域FIR滤波的并行算法，重点在于主机（CPU）与协处理器（GPU）之间的任务划分，以优化滤波效率。CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来处理高度并行的任务。 FIR滤波是一种数字信号处理技术，用于通过线性相位滤波器去除信号中的某些频率成分。在CUDA平台上，这种滤波可以通过以下步骤实现： 1. **数据分块**：首先，输入信号`x(n)`通过Overlap-save方法分成大小为`N=L+M-1`的子块`xi(n)`。 2. **傅里叶变换**：使用CUDA提供的CUFFT库，对每个子块计算其指定点的傅里叶变换`X(k)`，同时对滤波器系数`h(n)`也进行相同点数的FFT得到`H(k)`。 3. **频域乘法**：将变换后的滤波系数`H(k)`与信号子块`X(k)`对应相乘，得到频域滤波结果`L(k)`。 4. **逆傅里叶变换**：对`L(k)`进行逆傅里叶变换`IDFT`，恢复出时域子块滤波输出`yi(n)`。 5. **结果整合**：去除子块间的重叠部分，合并各子块，得到最终滤波后的信号`x(n)`。 在并行算法的任务分配中，CPU主要负责非计算密集型任务，例如设置GPU环境、初始化、内存管理（分配与回收）、滤波器系数的初始化、数据传输（主机内存到设备内存）以及接收滤波结果。而GPU则承担计算密集型工作，如执行傅里叶变换、乘法运算和逆变换，这些任务适合GPU的并行处理能力。 CUDA中的kernel函数是并行执行的核心，会被多个线程独立运行。在一个block内的线程执行相同的kernel函数，这使得GPU能高效处理大量并发操作。通过合理分配CPU与GPU的任务，可以充分利用硬件资源，提高滤波算法的性能。 该论文深入研究了如何在CUDA环境下利用GPU的并行计算能力进行频域FIR滤波，通过主机与协处理器的任务协同，实现了高效的滤波处理，这对于现代数字信号处理和高性能计算有着重要的实践意义。