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我们对 cuFFT 使用的内存有限制吗（尤其是一维变换）。我需要为大量数据计算 FFT，并且我想充分利用我的 GPU 功能。

在用户指南中记录了

在最坏的情况下，CUFFT 库为 8*batch*n[0]*..*n[rank-1] cufftComplex 或 cufftDoubleComplex 元素分配空间（其中，batch 表示将并行执行的转换数量，rank 为输入数据的维数（参见多维变换）和 n[] 是变换维数的数组）分别用于单精度和双精度变换。

它还说

根据计划的配置，可能会使用较少的内存。在某些特定情况下，临时空间分配可以低至 1*batch*n[0]*..*n[rank-1] cufftComplex 或 cufftDoubleComplex 元素。

“在某些特定情况下”是没有意义的。具体情况没有规定，下限也没用，我们只能用上限“8*.....”来限制GM上使用的内存大小。

就我而言，我有一个一维“经典”复杂变换，它似乎只使用“1 * ....”。但我无法验证。我应该与“ 8*batch*n[0]*..*n[rank-1] 元素”保持一致，还是有人对这些特定案例有更多详细信息？

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使用cufftGetSize1d并cufftPlan1d为您提供为缓冲区分配的内存量。文档说 cufftPlan1d 给出了最大数量的估计，但我用一个简单的一维计划得到了两个函数的相同值。

请注意，当您计算更多 FFT 时，分配的内存会变慢。当 FFT 的大小变大时，它也会变慢。

在我的情况下，我同时使用 64 点和 8192 点 FFT，结果我有 2 个末端。64 分给了我8*batch*n[0]分配的元素，而 8192 分只给了我0.1*batch*n[0]1.000.000 FFT。

似乎分配的最小大小缓冲区可以低于1*batch*n[0]元素（如文档中所述）......

于 2014-08-28T13:35:03.890 回答