CUDA频域FIR滤波并行算法时延与性能分析

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于CUDA的频域FIR滤波并行算法的性能优化，特别是在时延方面。论文指出，在GPU GTX465上运行CUDA SDK4.0，通过调整滤波算法中的block大小，观察其与流处理器（SM）关系对算法耗时的影响。结果显示，当block大小与SM的比例为整数倍时，滤波算法的执行时间更短。然而，随着block的进一步增大，这种关系对性能的影响逐渐减弱。此外，论文还强调了滤波器的重要性能指标——时延问题，对于基于CUDA实现的频域FIR滤波，时延是衡量其性能的关键因素之一。" 在CUDA编程中，GPU的并行计算能力是通过流多处理器（Streaming Multiprocessors, SM）来实现的，每个SM可以同时处理多个线程块（block）。论文中的实验表明，合理分配block到SM的数量关系对算法效率至关重要。当block大小与SM数量成整数比例时，能够更有效地利用GPU资源，减少计算时间。然而，block过大可能导致资源浪费，因为不是所有SM都能充分利用，从而导致执行时间增加。 频域滤波时延是衡量滤波器性能的重要参数，它指的是信号经过滤波器处理后，输出信号相对于输入信号的时间延迟。在CUDA实现的频域FIR滤波中，为了降低时延，通常需要优化算法设计，例如通过并行化处理和内存访问优化来减少计算延迟和数据传输延迟。论文中可能详细讨论了如何在CUDA平台上设计并行算法，以减小滤波时延，但具体内容未给出。 此外，论文还涉及到了学位论文的一些格式和规定，如原创性声明和版权使用授权书，但这些内容与技术知识点关联不大，主要是学术论文的标准化流程。 这篇论文深入研究了CUDA环境下FIR滤波器的并行实现，特别是关注了并行度调整（block与SM的关系）对算法性能的影响以及滤波时延的优化，对于理解GPU并行计算在信号处理中的应用具有一定的参考价值。