CUDA平台上的频域FIR滤波并行算法研究

"本文是一篇关于基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究的硕士论文，主要探讨了如何利用CUDA技术在GPU平台上实现FIR滤波的高效并行算法，并对其性能进行了分析。论文分为六章，涵盖了FIR滤波的背景、并行计算的概念、GPU的特性和CUDA架构，FIR滤波器设计方法，频域FIR滤波的CUDA实现与优化，以及性能评估和未来研究方向。" 在本文中，作者首先介绍了FIR滤波的重要性和其在信号处理中的应用，特别是对于基于CUDA平台的并行计算，这为高性能计算提供了新的可能性。CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者直接利用GPU的强大计算能力，从而在图像处理、科学计算等多个领域展现出了优异的性能。 第二章详细阐述了并行计算的基础，包括并行计算的动机，GPU的发展历程和作为通用计算平台的优势。CUDA架构的软硬件体系结构和编程模型也在此部分得到详细介绍，包括CUDA C语言，它是实现GPU并行计算的主要工具。 第三章关注FIR滤波器的基础知识，包括滤波器的设计原理和特点，特别提到了加窗函数法在设计FIR滤波器过程中的作用。FIR滤波器因其线性相位特性而在数字信号处理中广泛应用。 第四章重点在于CUDA环境下频域FIR滤波的并行算法实现。作者设计并实现了这一算法，通过CUDA C编程，同时分析了性能瓶颈并进行了优化。为了对比，还在多核CPU上实现了相同算法，验证了CUDA实现的正确性。 第五章对基于CUDA的FIR滤波并行算法进行了性能分析，使用GTX465 GPU设备进行实验，测试了算法的加速比、浮点运算能力，以及I/O带宽和CUDA的block与流多处理器对算法执行速度的影响。这些分析对于理解GPU并行计算的效率和优化策略至关重要。 最后一章总结了论文的主要工作，并提出了未来可能的研究方向，包括进一步优化并行算法，提升计算效率，以及探索更广泛的应用场景。 这篇论文对于理解和利用CUDA技术实现高效FIR滤波具有重要价值，对于从事GPU并行计算和信号处理的研究者来说，提供了宝贵的理论和实践参考。