并行处理的FFT算法优化-双核效率提升研究

"本文介绍了一种基于并行处理的FFT快速算法，特别适合SIMD计算模式，并在多核环境下进行了优化。文章中提到的滚动型缓冲区设计能有效地提高处理效率，尤其是在处理大量图像数据时。实验结果显示，该算法在双核处理器上的运行效率可以达到传统FFT算法的4.5倍。" 文章详细阐述了FFT（快速傅立叶变换）算法在数字图像处理中的重要性，特别是在遥感科学领域。由于傅立叶变换是图像处理中的关键步骤，因此优化这部分的效率至关重要。作者提出了一种适于SIMD（单指令多数据）计算模式的自然顺序二维FFT算法，利用Intel处理器的新指令进行了改进，提升了计算速度。 在算法实现上，文章特别强调了多核环境下的优化，采用了OpenMP进行并行化处理，并设计了一个滚动型缓冲区。滚动型缓冲区是一种内存管理策略，当内存读写指针到达末尾时，会重新回到首地址，形成一个环形结构，有效避免了因I/O操作导致的计算线程等待，从而提高了数据处理的并行性。缓冲区的分块高度通过公式计算得出，确保了各线程间的协调工作。 实验部分，作者在Intel Pentium4 1.86 GHz单核处理器和Intel Pentium Core 1.8 GHz双核处理器上运行了该算法，对比了不同尺寸图像的处理时间。实验结果证明，该算法在双核处理器上表现出了显著的性能提升，尤其是在处理海量图像数据时，效率最高可达传统FFT算法的4.5倍。这表明，该算法充分利用了多核处理器的并行计算能力，对于提升图像处理软件的整体效率具有重要意义。 关键词：FFT算法，并行处理，SIMD，SSE，多核优化，滚动型缓冲区。这些标签反映了文章的主要研究内容和技术点，包括并行计算技术、SIMD指令集的运用，以及针对多核处理器的优化策略。