优化CUDA算法：突破I/O带宽限制与GPU滤波研究展望

本篇硕士学位论文主要探讨了在CUDA架构下实现频域FIR滤波的并行算法研究。CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，专为GPU设计，旨在加速原本在CPU上执行的通用计算任务，如滤波、信号处理等。作者针对图形处理器（GPU）的广泛应用背景，特别是在虚拟现实、计算仿真和图像处理领域的高效性能，深入研究了如何利用GPU的并行处理能力，特别是CUDA，来优化频域FIR滤波算法。 论文的作者陈震在东北大学信息科学与工程学院，在导师曲荣欣副教授的指导下，针对FIR滤波这一关键信号处理技术，探索了如何通过CUDA并行编程技术提升其在GPU上的执行效率。FIR滤波是一种线性时不变滤波器，常用于信号的滤波、噪声消除和信号调理。频域实现的FIR滤波可以通过FFT（快速傅里叶变换）将时域转换到频域，然后进行滤波，再通过IFFT逆变换回时域，这个过程在并行环境下有着巨大的性能提升潜力。 论文的核心内容可能包括了CUDA编程基础、FIR滤波的数学原理、频域计算方法、并行化策略设计以及性能优化措施。作者可能展示了如何设计并行化的FIR滤波算法，如何管理和分配GPU的流多处理器（Stream Processors）来执行滤波操作，以及如何通过数据并行和控制流并行来提高整体效率。 在未来展望部分，作者提到将继续优化算法，解决I/O带宽限制问题，以提高系统的吞吐量和SM（Streaming Multiprocessors）的利用率。此外，他们计划进一步研究如何利用GPU的通用计算能力，如在GPU上实现输入数据的多通道滤波运算，以及信号的调制和解调等复杂处理。这显示了作者对于GPU在科研和工程领域的广泛应用前景有深入的理解和前瞻性思考。 这篇论文不仅提供了CUDA在频域FIR滤波中的具体实践案例，还对未来可能的研究方向和技术应用进行了展望，展示了作者在GPU并行计算方面的深厚理论功底和实践能力。这对于理解GPU在信号处理和其他通用计算领域的最新进展具有重要价值。