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1、万方数据锌岽呈／J大’UDC密级学位论文基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：陈震曲荣欣副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学计算机系统结构2012年6月论文答辩日期：2012年6月18日答辩委员会主席：才书训袁静波、郭景峰东北大学2012年6月万方数据AThesisinComputerSystemOrganizationlrllllJ,,,,,,lliJiJJJ,,,llm,ll,,m,,,,@J01246
2、46ResearchofFIRFilteringParallelAlgorithmImplementedinFrequencyDomainBasedonCUDAByChenZhenSupervisor：Professor(2uRongxinNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的
3、同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：雨宏El期：2,ol啤悯多弓国学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年圈一年半口两年口学位论文作者签名：你哀导师签名：＼嘶弘签字日期：沙啤i曩易日签字日期：如一啤
4、e，a≯≥由万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究摘要图形处理器(GraphicsProcessingUnit，GPU)的飞速发展不但带动了虚拟现实、计算仿真以及图像处理等领域的高速前进，更将其应用范围扩展到图像处理以外的通用计算领域。其中，利用NVIDIA提出的CUDA平台执行高性能并行计算任务正成为新的热点研究课题。越来越多的计算密集型应用通过高效的并行化设计使得其性能在GPU上得到很大地提高。有限脉冲响应(FiniteImpulseResponse，FIR)滤波处理
5、在数字信号处理中应用极其广泛。为了提高FIR滤波器的性能，例如更加陡峭的截止带，需要提高FIR滤波器的阶数。而高阶FIR滤波处理是一个典型的计算密集型应用。虽然基于频域的FIR滤波器的实现较基于时域的实现，其计算复杂度已有很大的降低，但是对于高采样率系统的数据流进行高阶FIR滤波处理，仍然是一项充满技术挑战的难题。本文在传统的基于频域FIR滤波处理算法Overlap—save方法的基础之上，根据新一代GPU体系结构的特点，提出了一种高效的并行Overlap．save方法，并利用CUDA在NVIDIAGTX
6、465进行了实现。针对GPU计算带宽远大于其存储带宽的特点，该并行Overlap—save方法通过将输入数据划分为2倍的FFT长度的方法，极大地简化了输入数据和输出结果的搬移操作，并彻底消除了由于条件分支而引起的内核函数执行效率的下降。同时，通过安排Warp中相邻线程搬移相邻数据的方法，充分地利用了GPU内存访问合并的能力，最大限度地利用了GPU所能提供的存储带宽，从而使得并行Overlap-save方法更加适合GPU的并行体系结构。同时，为了能够部分地隐藏输入数据和结果数据在主机内存和GPU内存之间进行
7、数据传输的时间，本算法利用了CUDA所提供的异步数据传输的方法，从而使得数据的传输与FIR处理计算能并行执行。实验结果表明，并行Overlap．save算法其性能与相同的基于频域的FIR滤波并行算法在多核CPU上——IntelCorei7上利用开源并行FFTw库进行的实现相比较，加速比可达15．4，说明该算法在性能上获得了很大的提升。关键词：频域FIR滤波；GPU；并行计算；CUDA．II—万方数据东北大学硕士学位论文ResearchofFIRFilteringParallelAlgorithmImple
8、mentedinFrequencyDomainBasedonCUDAAbstractTherapidevolutionoftheGraphicsProcessorUnit(GPU)notonlybringsalongtheadvanceoftherelatedapplicationssuchasvirtualreality,computationalsimulationandimageprocessing,butalsoext
