CUDA：使用CUFFT进行快速一维卷积的示例

最新推荐文章于 2024-03-05 00:23:18 发布
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本文介绍了如何使用CUDA的CUFFT库进行一维卷积操作。通过C/C++源代码示例，展示了创建CUFFT计划、分配GPU内存、执行FFT变换、频域卷积及逆FFT的过程，帮助读者理解如何在CUDA平台上实现快速卷积。

CUDA：使用CUFFT进行快速一维卷积的示例

在本文中，我们将介绍如何使用CUDA库中的CUFFT（CUDA Fast Fourier Transform）来执行快速一维卷积操作。我们将通过提供相应的源代码来详细说明实现步骤。

CUFFT是NVIDIA提供的用于在CUDA平台上执行快速傅立叶变换（FFT）的库。它提供了一组函数，可以在GPU上高效地执行FFT操作。在本例中，我们将利用CUFFT库中的功能来实现快速一维卷积。

以下是用于执行快速一维卷积的C/C++源代码示例：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
#
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CUDA：使用CUFFT进行快速一维卷积的示例（使用C/C++）
CyberNova的博客
09-05 336
然后，我们分配了主机（CPU）上的内存和设备（GPU）上的内存来存储输入信号、滤波器和结果。接下来，我们初始化了输入信号和滤波器的值，并将它们复制到设备内存中。你可以根据自己的需求修改输入信号和滤波器的数值，以及卷积的长度。然后，我们创建了一个CUFFT计划（plan），指定了信号长度和变换类型（CUFFT_C2C）。最后，我们执行了一次逆FFT变换，将频域卷积的结果转换回时域。接下来，我们执行了频域卷积操作，将变换后的信号和滤波器进行乘法运算，并将结果保存在设备内存中。希望这个示例对你有帮助！
用CUFFT实现快速1维卷积的示例
qq_37934722的博客
08-31 229
接着使用CUFFT执行FFT，对信号和滤波器进行复杂数乘法得到卷积的结果，并执行逆FFT将结果转换回时域信号。为了提高卷积速度，可以使用快速傅里叶变换（FFT）来计算卷积，因为FFT的复杂度较低，只需要O(N log N)的时间。CUFFT是专门用于高效计算傅立叶变换的库，它可以利用GPU的并行性，显著提高卷积的计算速度。在本文中，我们演示了如何使用CUDA的CUFFT库进行快速一维卷积计算。接下来，我们将展示如何使用CUFFT实现一维卷积，并提供相应的源代码。用CUFFT实现快速1维卷积的示例。
使用CUDA和CUFFT进行快速1D卷积的示例
CyberLynxX的博客
08-22 244
在计算机视觉、数字信号处理和机器学习中，卷积是一种常见的操作。然而，卷积操作通常需要大量计算，因此需要一种高效的方法来完成。CUDA和CUFFT可以用于对使用FFT的快速1D卷积进行加速。在本文中，我们将介绍如何使用CUDA和CUFFT进行快速1D卷积，并提供相应的源代码。通过使用CUDA和CUFFT，我们可以高效地计算卷积，并加速许多应用程序。使用CUDA和CUFFT进行快速1D卷积的示例。
CUDA：CUFFT用于使用FFT的快速1D卷积的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-22 341
CUDA：CUFFT用于使用FFT的快速1D卷积的实例
CUDA：显示CUFFT用于使用FFT的快速1D卷积实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-22 247
CUDA：显示CUFFT用于使用FFT的快速1D卷积实例
使用CUFFT的实例，对CUDA程序参数如C2C、cufftPlan1d、cufftExecC2等进行了详细的中文注释。
03-13
在本例中，CUFFT被用来计算一维信号在给定滤波器下的滤波实现：首先进行时间域到频率域的变换，即将信号与滤波器都变换到频率域，然后二者相乘，最后逆变换回频率域。cuFFT plans被创建出来，且分别使用简单和高级的API。 使用方法： 1.make clean 2.make 3. ./simpleCUFFT //----------------------------------------------------------------------------------------------- // 程序执行，需放到 // Your_directory/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/7_CUDALibraries/simpleCUFFT //----------------------------------------------------------------------------------------------- 有问题欢迎交流：yuehankelisiduofu@126.com 微信：xiaofengfudong
CUDA 一维卷积实现
姿迷姿乐
02-18 3438
简单实现了在CUDA中的一维卷积 //一维卷积实现 __global__ void convolution_1D_basic_kernel(int *N, int *M, int *P, int Mask_Width, int Width){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; float Pvalue = 0; int N_sta
cuda 计算1维的卷积
taot2009的专栏
09-13 1543
1维卷积的公式如下. 用c++串行计算，程序如下： void conv(vector&lt;int&gt; &amp;uIn, vector&lt;int&gt;&amp;vIn, vector&lt;int&gt;&amp;convOut) { vector&lt;int&gt;::iterator itU = uIn.begin(); vector&lt;int&gt;::ite...
CUDA 编程之 02 一维卷积
iCloudEnd的博客
10-06 311
在这篇博客中，我将指导您如何编写用于 1D 卷积的 cuda 内核。
CUDA：实现使用CUFFT计算带有过滤的信号的1维卷积(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-05 201
CUDA：实现使用CUFFT计算带有过滤的信号的1维卷积(附完整源码)
CUDA卷积详解
11-04
描述了GPU架构下CUDA编程处理卷积的方法
FFT-GPU-Accel:快速傅立叶变换加速算法。 （由CUDA加速）
05-02
FFT-GPU-Accel Fast Fourier Transform Acceleration Algorithm. (Accelerated by CUDA) 简要介绍 基于FFT的蝶形公式，利用GPU的多核心优势，结合蝶形公式算法中同一层级的运算因子互不干扰的特点，对算法进行了并行化优化处理，加速效果十分显着。 在同一测试机器上，速度能达到Matlab(R2017b)的数十倍。 核心算法 基于快速傅里叶变换的蝶形公式，对于N元待转换信号，蝶形公式为logN层级的子运算，每层的子运算中，运算因子在同层中互不干扰，因此只要利用好CUDA的__syncthreads()函数，在此基础上便可进一步利用GPU的单个线程来纵向处理每一个运算因子。 优化处理 注意到蝶形公式中的旋转因子Wn^k大量重复出现，因此必须要对旋转因子做好预处理工作。由于预处理数据是静态的，故可考虑将其放入纹理单元以加
CUDA：实现多GPU的一维卷积(附完整源码)
最新发布
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-05 388
CUDA：实现多GPU的一维卷积(附完整源码)
CUDA卷积计算及其优化——以一维卷积为例
qq_40491305的博客
04-28 4574
CUDA 卷积计算及其优化——以一维卷积为例 CUDA C 编程学习，关注专栏 CUDA C 建议阅读：在卷积优化前，熟悉核函数的组织形式有利于更好的位置映射-CUDA编程入门（一）：以图片运算看线程的组织和核函数的使用 对于输入数据为N[Width]，卷积核大小为M[Mask_Width]的卷积运算，进行不同程度的优化（这里的卷积指滤波/内积，而不需要旋转），输出为P[Width]。 1.常规的一维卷积 常规的一维卷积比较简单，线程数为Width，每个线程负责一个输出值得Mask_Width宽度的卷积
CUDA笔记-卷积计算
黑山老妖的博客
04-26 5101
CUDA 3D convolution - ijpq - 博客园overview https://www.cnblogs.com/ijpq/p/15405106.html
Cuda实现快速傅里叶变换FFT操作
程序员小张的博客
05-17 1883
CUDA为开发人员提供了多种库，每一类库针对某一特定领域的应用，CUFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库，可以通过调用cufft函数库中的相关函数直接实现FFT操作。
基于cuFFT库的GPU快速傅里叶变换（FFT）
小曹的博客
05-29 8465
CUDA为开发人员提供了多种库，cuFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库。因为在网上找资料，当时想学习一下多个 1 维信号的 fft，这里我推荐这位博主的文章，但是我没有成功，我后来自己实现了。 1. 下载 想使用cuFFT库，必须下载，可以从CUDA官网下载软件包，也可以通过我提供的我的模板下载资料里有。 ...
CUFFT库(cufft_C2C,cufft_R2C,cufft_C2R，cufft_Z2C,cufft_D2Z,cufft_Z2D)
武泗海的博客
01-18 8640
CUDA的cufft库可以实现（复数C-复数C），（实数R-复数C）和（复数C-实数R）的单精度，双精度福利变换。其变换前后的输入，输出数据的长度如图所示。在C2R和R2C模式中，根据埃尔米特对称性（Hermitian symmetry），变换后，*代表共轭复数。CUFFT的傅里叶变换类型则利用了这些冗余，将计算量降到最低。注意：下表都是单精度（C-表示float复数，R表示float实数）。而双
CUDA调用cuFFT后对复数求模
qq_41361834的博客
06-07 3191
      当我们使用显卡调用cuFFT库计算FFT后（FFT计算，请参考https://blog.youkuaiyun.com/endlch/article/details/46724811），需要对cufftComplex*类型的数据进行进一步处理，比如取模，两个复数相乘等操作，恰巧，库里面也配套了cuComplex.h，其中包含复数基本操作函数，主机和设备端均可调用。我目前还没找到针对复数数组取模的现成...
Theano利用CuFFT进行高效二维卷积运算
3. **CuFFT**: CuFFT是NVIDIA CUDA的一个库，用于执行快速傅里叶变换（FFT）运算，专门针对GPU进行了优化。CuFFT是NVIDIA提供的CUDA开发工具箱（CUDA Toolkit）中的组件之一，广泛用于科学计算和工程领域。 4. **...
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