CUDA调用cuFFT后对复数求模

本文介绍了在使用CUDA的cuFFT库进行FFT计算后,如何利用cuComplex.h头文件中的cuCabsf函数在设备端对cufftComplex类型的复数数组进行取模操作。由于未找到现成的并行取模函数,作者编写了一个简单的CUDA核函数来实现这一功能。

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      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并行函数,就写了个简单的核函数。以下是代码。

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cufft.h>
#include <cufftXt.h>
#include <math.h>
using namespace std;




__global__ void abs_complex(cufftComplex* pSrc, float* pDst)
{
	int tx = threadIdx.x;
	pDst[tx] = cuCabsf(pSrc[tx]);
}
int main()
{
	cufftComplex* hSrc = (cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex) * 10);
	float* hDst = (float*)malloc(sizeof(float) * 10);
	cufftComplex* pSrc;
	float* pDst;
	cudaMalloc((void **)(&pSrc), sizeof(cufftComplex) * 10);
	cudaMalloc((void **)(&pDst), sizeof(float) * 10);
	memset(hSrc, 0, sizeof(cufftComplex) * 10);
	for (int i = 0; i < 10; i++)
	{
		hSrc[i].x = i;
		hSrc[i].y = i;
	}
	cudaMemcpy(pSrc, hSrc, 10 * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyHostToDevice);
	dim3 block(10);
	dim3 grid(1);
	abs_complex << <grid, block >> > (pSrc, pDst);
	cudaMemcpy(hDst, pDst, sizeof(float) *  10, cudaMemcpyDeviceToHost);

	for (int i = 0; i < 10; i++)
	{
		//hDst[i] = cuCabsf(hSrc[i]);
		cout<<hDst[i]<<endl;
	}
	cudaFree(pSrc);
	cudaFree(pDst);
	free(hSrc);
	free(hDst);
	system("pause");
	return 0;
}

其中重点是取模函数 float cuCabsf (cuFloatComplex x)    (来自cuComplex.h):

__host__ __device__ static __inline__ float cuCabsf (cuFloatComplex x)
{
    float a = cuCrealf(x);
    float b = cuCimagf(x);
    float v, w, t;
    a = fabsf(a);
    b = fabsf(b);
    if (a > b) {
        v = a;
        w = b; 
    } else {
        v = b;
        w = a;
    }
    t = w / v;
    t = 1.0f + t * t;
    t = v * sqrtf(t);
    if ((v == 0.0f) || (v > 3.402823466e38f) || (w > 3.402823466e38f)) {
        t = v + w;
    }
    return t;
}
求模函数这样写原因之一是为了不让实部或虚部平方后的数不超float的32位,但可能会影响精度。

### CUDA复数的支持与操作 CUDA 提供了对复数运算的内置支持,主要通过 `cuComplex.h` 和 `thrust::complex` 来实现。以下是关于 CUDA复数的操作和支持的具体说明: #### 1. 使用 `cuComplex.h` 进行复数操作 CUDA 的标准库中提供了 `cuComplex.h` 文件来定义和操作复数类型。该文件定义了两种基本的数据类型:`float complex` (`cuFloatComplex`) 和 `double complex` (`cuDoubleComplex`)。 - **数据类型的定义** - `cuFloatComplex`: 表示单精度浮点型复数。 - `cuDoubleComplex`: 表示双精度浮点型复数[^1]。 - **创建复数变量** 可以使用以下方式初始化复数变量: ```c++ cuFloatComplex a = make_cuFloatComplex(1.0f, 2.0f); // 创建 (1 + 2i) cuDoubleComplex b = make_cuDoubleComplex(3.0, 4.0); // 创建 (3 + 4i) ``` - **常用函数** 下表列出了常用的复数操作函数及其功能: | 函数名称 | 功能描述 | |------------------------------|-------------------------------------------| | `make_cuFloatComplex(x, y)` | 构造一个单精度复数 `(x + yi)` | | `make_cuDoubleComplex(x, y)` | 构造一个双精度复数 `(x + yi)` | | `crealf(cuFloatComplex z)` | 返回复数 `z` 的实部 | | `cimagf(cuFloatComplex z)` | 返回复数 `z` 的虚部 | | `cabsf(cuFloatComplex z)` | 计算复数 `z` 的 | | `conjf(cuFloatComplex z)` | 返回复数 `z` 的共轭 | 这些函数可以直接用于 GPU 上的内核代码中。 #### 2. 使用 Thrust 库中的 `thrust::complex` Thrust 是 NVIDIA 提供的一个高性能并行算法库,类似于 C++ STL。它也支持复数类型 `thrust::complex<T>`,其中 `T` 可以为任意数值类型(如 `float`, `double` 等)。 - **定义复数变量** ```cpp thrust::complex<float> c1(1.0f, 2.0f); thrust::complex<double> c2(3.0, 4.0); ``` - **常见操作** Thrust 对复数的支持非常全面,包括加减乘除、取共轭等操作。例如: ```cpp thrust::complex<float> result = c1 * c2; // 复数相乘 float modulus = abs(result); // thrust::complex<float> conjugate = conj(result); // 共轭 ``` 需要注意的是,虽然 Thrust 提供了许多方便的功能,但它主要用于主机端编程,在设备端可能需要手动调用底层 API[^2]。 #### 3. 高级应用——傅里叶变换 在信号处理领域,复数常用于表示频率域的信息。NVIDIA 提供了一个专门用于 FFT 的库 `cuFFT`,它可以高效地完成大规数组的离散傅里叶变换。 - **安装与配置** 在使用之前,需确保已正确安装 `cuFFT` 并链接到项目中[^3]。 - **API 调用** 以下是一个简单的例子展示如何利用 `cuFFT` 执行一维 FFT: ```cpp #include <cufft.h> #include <iostream> int main() { cufftHandle plan; cufftComplex* data; cudaMalloc((void**)&data, sizeof(cufftComplex) * N); // 初始化输入数据... // 创建计划 cufftPlan1d(&plan, N, CUFFT_C2C, 1); // 执行正向 FFT cufftExecC2C(plan, data, data, CUFFT_FORWARD); // 清理资源 cufftDestroy(plan); cudaFree(data); return 0; } ``` 此代码片段展示了如何设置 FFT 参数以及执行转换的过程。 --- ####
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