基于CUDA架构的FFT并行计算研究

FFT(快速傅里叶变换)是基于提高DFT(离散傅里叶变换)计算的高效算法,它在众多科学和工程领域都得到了广泛的应用。自FFT算法出现以后,从早期的以降低复杂度到近年以来的大规模并行FFT计算,各种优化算法得到广泛的研究。在并行运算领域中,随着可编程的、并行化GPU的不断推广,特别是通用并行统一计算架构CUDA的出现,极大增强了GPU的计算能力,在编程和优化等方面都有显著地提升。鉴于此,本文在分析FFT算法实现的基础上,研究了一种适合GPU运算的FFT并行计算方法,并通过CUDA架构实现了FFT算法在GPU上的运算。该方法的引入在理论不计算数据传输的情况下,使一维FFT运算时间的复杂度由O(N logN2)可以降到O(N/rlogN2)。通过验证,本文提出的CUDA的并行FFT方法得到较好的加速效果,在精度计算上也符合实际的要求,从而证明了该方法的正确性和有效性。