FFT 会通过把 DFT 矩阵分解为稀疏矩阵因子的乘积来快速计算此类变换。 2、CUDA 库:CUFFT CUFFT 是一个提供 GPU 加速快速傅立叶变换 (FFT) 实现的库,CUFFT 的 API 原型是 FFTW 库 (一个基于 CPU 的高效FFT库),用于构建跨学科的应用程序,可以高效计算复杂或实值数据集的离散傅里叶变换。CUFFT 库提供了一个...
由于col2img使得一维卷积计算变得简单,我们将详细讨论一维快速傅里叶变换。 2.2 fft review fft的分治法之所以能够成功晋升nlog(n)算法,和以下理论有深刻的关联:群论(abstract algebra group theory)多项式乘法群的乘法运算(Introduction to Algorithms, MIT) 和 复数幂重数折半。我们通过分析离散傅里叶变换的多项式形式...
我一直在寻找一些简单的方法来编写FFT以在我的显卡上工作(这是NVIDIA最近推出的一款支持CUDA 3.0的显卡)。我目前的选择是学习C语言,然后学习CUDA的特殊C版本,或者使用一些python CUDA函数。我不想学习C语言,因为我只用高级语言编程。一些库/项目似乎可以处理类似的项目(CUDAmat,Theano),但遗憾的是我没有找到FFT。有...
接下来说一下伪谱法,伪谱法就是计算波动方程的拉普拉斯算子采用FFT来实现,而不是做差分,所以实现和优化起来会比差分要简单,因为我们的FFT是通常会用库来做。除开FFT,伪谱法就很简单了,只需要实现一个point wise相乘的CUDA kernel,这样的kernel要写得比较好还是挺简单的。算法完成之后,进行了测试,和FDTD3D同样的网...
cufftPlan1d是对一维fft,2d是同时做二维的, CUDA的FFT去掉了FFT结果的冗余(根据傅里叶变换结果的对称性,所以去掉一半),但是只对R2C或C2R有效,R2C时,R输入为w*h,C输出为(w/2+1)*h;C2R时,C输入为(w/2+1)*h,R输出为w*h 原始数据经过fft变换和fft反变换,结果形状一样,但是存在差异,结果已经除了w*h...
darknet:用C和CUDA编写的开源神经网络框架。 Dlib: 现代C++ 11的机器学习、计算机视觉、数值优化和深度学习的工具包。 Fido: 用于嵌入式电子和机器人技术的高度模块化的C++机器学习库。 flashlight: 来自Facebook AI研究中心的快速、灵活的机器学习库,其完全用C++编写,基于ArrayFire张量库。 libsvm: 支持向量机的简单...
如果你的ARM上有GPU并支持CUDA,那么可以肯定,上述第4节的内容依然适用,事实上,MATLAB现在可以非常好地支持针对NVIDIA Jetson和Drive两个系列的产品的代码生成(参见GPU Coder相关文档)。 那如果没有GPU,仅用ARM处理器能生成并行化加速的C代码么?答案应该是ARM+Linux架构上的OpenBLAS、...
本文以两个实际应用案例来说明如何使用C 语言和 CUDA 编程。案例 1:使用 C 语言和 CUDA 编程实现矩阵相乘。首先,在主机端创建两个矩阵,然后将它们映射到设备端进行计算。最后,将计算结果从设备端同步回主机端。案例 2:使用 C 语言和 CUDA 编程实现快速傅里叶变换(FFT)。通过对输入序列进行 CUDA 编程实现 FFT,...
CUDA 提供一种可扩展 C、C++、Python 和 Fortran 等语言的编码范式,能够在世界上性能超强劲的并行处理器 NVIDIA GPU 上运行大量经加速的并行代码。CUDA 可以毫不费力地大幅加速应用程序,具有适用于 DNN、BLAS、图形分析 和FFT 等的高度优化库生态系统,并且还附带功能强大的 命令行 和可视化分析器。 CUDA 支持以下...
CUDA开发环境包括: nvccC语编译器 适于GPU(图形处理器)的CUDA FFT和BLAS库 分析器 适于GPU(图形处理器)的gdb调试器(在.更多CUDA信息C+视觉库VXLVXL (theVision-something-Libraries)是计算机视觉研究和实现库集。它从TargetJr和IUE演变来,的是成为个轻量级、速度快和持久的系统。它可移植到很多平台。三维图形渲染...