CUDA实现频域FIR滤波：数据传输与GPU并行算法研究

本篇硕士学位论文主要探讨了如何利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术在频域FIR滤波算法中实现并行处理。CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许在GPU上进行高性能的并行计算，极大地提高了计算效率。 论文的核心内容分为以下几个步骤： 1. **初始化设备**：首先，CPU需要初始化CUDA设备，确保与GPU之间的通信畅通。这包括设置设备属性和创建必要的计算上下文。 2. **内存管理**：在Host（CPU）端和Device（GPU）端进行变量内存分配，这是关键的步骤，因为CUDA编程需要明确地管理内存，以便在设备上高效执行计算。Host端的输入信号（in）和滤波系数(freqCoef)分别存储在不同的内存区域。 3. **数据传输**：通过cudaMemcpy()函数将Host端的输入信号和滤波系数复制到Device端的存储器中，这是一个双向操作，支持Host到Device（cudaMemcpyHostToDevice），以及Device到Host和Device到Device的复制。这个过程对于GPU计算的性能至关重要，因为它决定了数据在CPU和GPU之间传输的速度。 4. **并行滤波算法**：在Device上，输入信号被分成多个子块进行处理，每个子块执行FFT（快速傅里叶变换）操作。滤波系数也进行FFT，然后与子块的结果进行逐元素相乘。接着，对相乘结果进行IFFT（逆快速傅里叶变换），得到滤波后的信号。这个过程利用了GPU的并行计算能力，显著加速了滤波运算。 5. **结果提取与回传**：滤波结果从Device存储器提取并回送到Host内存，至此，一个完整的频域FIR滤波过程在GPU上完成。最后，cudaFree()函数被用来释放不再需要的设备资源。 通过CUDA，作者实现了频域FIR滤波的并行化，展示了GPU在处理这类计算密集型任务时的优势。这种并行算法不仅提高了滤波性能，还为通用计算领域提供了强大的计算工具。该研究对GPU在信号处理和其他计算密集型应用中的应用具有实际意义。