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我有一个基本的 C++ FFTW 实现，如下所示：

for (int i = 0; i < N; i++){
     // declare pointers and plan
     fftw_complex *in, *out;
     fftw_plan p;

     // allocate 
     in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
     out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);

     // initialize "in"
     ...

     // create plan
     p = fftw_plan_dft_1d(N, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);

     // execute plan
     fftw_execute(p);

     // clean up
     fftw_destroy_plan(p);
     fftw_free(in); fftw_free(out);
}

我在 for 循环中做 N fft。我知道我可以使用 FFTW 一次执行多个计划，但是在我的执行中，每个循环的进出都是不同的。关键是我正在 for 循环中执行整个 FFTW 管道。

我想过渡到使用 CUDA 来加快速度。我知道 CUDA 有自己的 FFT 库 CUFFT。语法非常相似：来自他们的在线文档：

#define NX 64
#define NY 64
#define NZ 128

cufftHandle plan;
cufftComplex *data1, *data2;
cudaMalloc((void**)&data1, sizeof(cufftComplex)*NX*NY*NZ);
cudaMalloc((void**)&data2, sizeof(cufftComplex)*NX*NY*NZ);
/* Create a 3D FFT plan. */
cufftPlan3d(&plan, NX, NY, NZ, CUFFT_C2C);

/* Transform the first signal in place. */
cufftExecC2C(plan, data1, data1, CUFFT_FORWARD);

/* Transform the second signal using the same plan. */
cufftExecC2C(plan, data2, data2, CUFFT_FORWARD);

/* Destroy the cuFFT plan. */
cufftDestroy(plan);
cudaFree(data1); cudaFree(data2);

然而，这些“内核”中的每一个（如 Nvida 所称）（cufftPlan3d、cufftExecC2C 等）都是与 GPU 之间的调用。如果我正确理解了 CUDA 结构，那么这些方法调用中的每一个都是单独的并行操作：

#define NX 64
#define NY 64
#define NZ 128

cufftHandle plan;
cufftComplex *data1, *data2;
cudaMalloc((void**)&data1, sizeof(cufftComplex)*NX*NY*NZ);
cudaMalloc((void**)&data2, sizeof(cufftComplex)*NX*NY*NZ);
/* Create a 3D FFT plan. */
cufftPlan3d(&plan, NX, NY, NZ, CUFFT_C2C); // DO THIS IN PARALLEL ON GPU, THEN COME BACK TO CPU

/* Transform the first signal in place. */
cufftExecC2C(plan, data1, data1, CUFFT_FORWARD); // DO THIS IN PARALLEL ON GPU, THEN COME BACK TO CPU

/* Transform the second signal using the same plan. */
cufftExecC2C(plan, data2, data2, CUFFT_FORWARD); // DO THIS IN PARALLEL ON GPU, THEN COME BACK TO CPU

/* Destroy the cuFFT plan. */
cufftDestroy(plan);
cudaFree(data1); cudaFree(data2);

我了解这如何通过在 GPU 上运行每个 FFT 步骤来加速我的代码。但是，如果我想并行化整个 for 循环怎么办？如果我希望每个原始的 N 个 for 循环都在 GPU 上运行整个 FFTW 管道怎么办？我可以创建自定义“内核”并从设备 (GPU) 调用 FFTW 方法吗？

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1 回答 1

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您不能从设备代码调用 FFTW 方法。FFTW 库是编译的 x86 代码，不会在 GPU 上运行。

如果您的代码中的“繁重”在 FFT 操作中，并且 FFT 操作的大小相当大，那么只需按照指示调用 cufft 库例程即可为您提供良好的加速并大致充分利用机器。一旦机器被充分利用，尝试并行运行更多的东西通常没有额外的好处。

cufft 例程可以被多个主机线程调用，因此可以对 cufft 进行多次调用以进行多个独立的转换。如果单个变换足够大以使用机器，那么您不太可能会从中看到很大的加速。

cufft 还支持批处理计划，这是“一次”执行多个转换的另一种方式。

于 2013-05-27T20:54:16.733 回答