GPU加速的频域FIR滤波并行算法性能研究

本篇硕士学位论文主要探讨了利用CUDA技术实现频域FIR滤波的并行算法性能优化。CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，专为GPU（图形处理器）设计，使得原本在CPU上执行的计算任务能够有效地在GPU上加速，从而提升处理效率。 论文首先介绍了GPU在虚拟现实、计算仿真和图像处理等领域的重要作用，以及它如何拓展到了通用计算领域。FIR滤波器是一种常见的数字信号处理工具，用于频率域信号滤波，对于音频、视频和通信等领域具有广泛应用。频域FIR滤波的并行化处理在GPU上可以显著提高性能，尤其是在大数据量和高实时性要求的场景下。 研究者针对CUDA平台，设计并实现了频域FIR滤波的并行算法，重点在于优化算法的并行化策略和资源分配，以充分利用GPU的并行计算能力。这包括了数据并行、任务并行以及流水线处理等方法，旨在减少计算时间，提升吞吐量，同时确保滤波精度。 论文可能涵盖了以下几个关键部分： 1. **CUDA基础**：介绍了CUDA架构、编程模型以及如何在GPU上编写并行代码的基础知识。 2. **并行FIR滤波器设计**：详细描述了如何将FIR滤波器的运算分解为可并行执行的小任务，包括滤波系数的存储和处理方式。 3. **性能分析与优化**：通过实验对比了串行和并行版本的FIR滤波算法，分析了并行化带来的性能提升，以及针对特定硬件优化策略的讨论。 4. **实际应用案例**：可能提供了实际的系统测试或应用示例，展示并行FIR滤波算法在实际工作中的性能提升效果。 5. **结论与展望**：总结研究结果，讨论了该算法的局限性和未来可能的改进方向，以及CUDA在其他领域的潜在应用。 通过这篇论文，读者可以了解到CUDA技术如何推动了频域FIR滤波的高性能计算，以及如何利用GPU的并行特性来解决信号处理中的复杂问题。这对于从事GPU编程、数字信号处理或并行计算领域的研究人员具有很高的参考价值。