CBF中for循环变矩阵乘法的思想（arrayfire）

最新推荐文章于 2023-01-10 10:44:46 发布

ZIV555

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分类专栏： cuda&VS&matlab&arrayfire&GPU 文章标签： arrayfire gpu 并行处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZIV555/article/details/51711682

版权

通过Arrayfire库，将传统的for循环矩阵乘法转换为GPU并行处理，测试结果显示运算速度大幅提升。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/*******************************************************
 <span style="font-size:18px;">* Copyright (c) 2016.6.19
 * 算法的改进：主要解决了两个for循环的问题
 *第一个for是角度的问题，循环360个角度或者更小来得到每个角度的
 *输出功率。
 *第二个for循环是通道的问题，目前是8通道，对于arrarfire来讲这个很好做
 *直接生成1行8列的矩阵
 * 核心在于第一版本需要用for循环角度，现在的改变是将角度做成360行1列的矩阵
 *直接与通道矩阵相乘，变成360行8列的新矩阵a_s，此时注意求功率谱时候a_s*R*a_sT
 *变成了360*360的矩阵，此时只有对角线上的360个点有用，对应360个循环，虽然在矩阵乘法
 *上量有所增加，但是从根本上解决了并行问题，初步简单（没有其他常数和复数）
 *测试 速度比之前提升至少100倍，并且arrafire具有很好的稳定性，顺便推广一下。
 **此处只是思想，代码指示简单测试**</span>
 ********************************************************/

#include <arrayfire.h>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include<vector>

using namespace af;

std:: vector<float> vecl;
int main(int argc, char *argv[])
{
    try {


        // Select a device and display arrayfire info
        int de

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