CUDA平台上频域FIR滤波并行算法性能研究

"FIR滤波时延-onfi接口规范" 本文是关于基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究的东北大学硕士学位论文。FIR滤波器（Finite Impulse Response）是一种数字信号处理技术，常用于信号的滤波、整形等任务。在FIR滤波过程中，数据通过一系列预先定义的滤波系数进行运算，产生所需的输出信号。滤波时延是指从输入信号到输出信号之间的时间间隔，这是由滤波器的算法特性以及硬件实现方式决定的。 文中提到，滤波时延的一个主要原因是在数据处理时采用批量（Batch）处理方式，一次性缓存较多数据后再进行传输。这种做法提高了数据传输效率，但同时也会因为Block中采样点值的固定长度导致时延随Batch Size的增大而增加。图5.5展示了随着Batch Size的变化，滤波时延呈现上升趋势。这是因为Block内的采样点数量是固定的，因此时延主要由Batch Size的大小决定。 论文利用NVIDIA的GTX465 GPU实现了频域FIR滤波的并行算法，并与Intel Core i7 (2.8GHz) CPU平台进行了比较。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA提供的并行计算平台，能够充分利用GPU的并行计算能力。实验结果显示，基于CUDA的频域FIR滤波并行算法在性能上优于传统的时域实现，尤其是在处理大规模输入采样数据时，优势更为显著。 此外，作者还探讨了Streaming Multiprocessors (SM)与Thread Block之间的关系对算法性能的影响。SM是GPU上的计算单元，而Thread Block是分配给SM执行任务的基本单位。优化这些组件间的交互对于提升滤波算法的性能至关重要。 该论文深入研究了CUDA平台下FIR滤波的并行化实现，分析了时延产生的原因，并通过实验证明了频域并行算法的高效性，特别是在处理大数据量时的表现。这些研究为GPU加速的数字信号处理提供了有价值的理论和实践指导。