CUDA平台上频域FIR滤波并行算法性能研究
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更新于2024-08-08
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"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。
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2012-06-20 上传
2023-05-29 上传
2024-10-23 上传
sun海涛
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