【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及并行计算领域，尤其涉及cooley-tukey fft算法在多gpu平台的性能优化。
技术介绍
1、由于gpu在并行计算方面的优势，许多应用开始采用gpu来加速计算任务，尤其是涉及大规模数据集和复杂计算的任务；随着任务的复杂性和数据集的增大，单一gpu的计算能力可能无法满足要求；因此，多gpu系统应运而生，它们能够同时处理多个计算任务，提高整体计算性能；多gpu系统背后的基本原理是并行计算，通过同时利用多个gpu，可以将计算任务划分为更小的子任务，并在不同的gpu上并行执行，这与分布式计算的理念相符，多gpu系统可视为一种在单个计算机内部实现的分布式计算。快速傅里叶变换(fft)是一种用于快速计算序列的离散傅里叶变换(dft)或其逆变换的方法，通过将dft矩阵分解为稀疏因子的乘积，fft实现了对信号从时间或空间域到频域的高效转换，以及逆过程的计算，这种分解使得fft能够将dft的计算复杂度从平方级别(o(n^2))降低到线性对数级别(o(n logn))，其中n为数据大小。fft在工程、科学和数学领域得到广泛应用。其基本思...
【技术保护点】
1.一种多GPU平台的Cooley-Tukey FFT算法高性能优化方法,其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多GPU平台的Cooley-Tukey FFT算法高性能优化方法，其特征在于，所述的搭建MGPUsim系统环境；在MGPUSim平台上编写程序启动函数main()，并创建一个运行程序来初始化多GPU平台，其中的代码包括GPU驱动的模拟引擎和要运行的基准测试，创建工作负载构造函数并使用“kernels.LoadProgramMemory”来提取内核执行函数，在内核中定义内核参数，并构造内核执行函数。
3.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种多gpu平台的cooley-tukey fft算法高性能优化方法,其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多gpu平台的cooley-tukey fft算法高性能优化方法，其特征在于，所述的搭建mgpusim系统环境；在mgpusim平台上编写程序启动函数main()，并创建一个运行程序来初始化多gpu平台，其中的代码包括gpu驱动的模拟引擎和要运行的基准测试，创建工作负载构造函数并使用“kernels.loadprogrammemory”来提取内核执行函数，在内核中定义内核参数，并构造内核执行函数。
3.根据权利要求1所述的一种多gpu平台的cooley-tukey fft算法高性能优化方法，其特征在于，确定fft的长度和基数，确保输入序列长度为2的幂次方；在优化fft算法性能时，首先要考虑选择fft的长度，fft的长度通常应该是输入序列的长度，确保能容纳全部数据，同时，要权衡计算复杂度和硬件平台的限制，避免选择过大的长度导致不必要的计算开销，在多gpu平台上，还需考虑gpu的内存大小和其他硬件限制；选择fft的基数(radix)，在多gpu平台上，选择适当的基数可以提高并行性能，需要考虑gpu的数量，确保基数能够均匀地分配给每个gpu。此外，基数的选择应该考虑到内存和带宽限制，以及每个子fft的计算效率，以充分发挥gpu的计算资源；确保输入序列长度为2的幂次方：cooley-tukey fft算法通常要求输入序列的长度是2的幂次方。如果输入序列长度不符合这个条件，可以通过补零或截断来调整，在多gpu平台上，确保输入序列长度为2的幂次方可以简化并行计算的实现，充分利用gpu的并行性能，提高整体效率。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王耀彬，杜茜，唐苹苹，杨雨鑫，彭玉涛，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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