优化内存访问:在CUDA编程中,内存访问模式对性能有很大影响。为了实现高效的FFT,需要确保数据在GPU内存中的布局有利于缓存访问和合并内存访问。这可能涉及到对数据进行重新排列或使用特定的内存访问模式。 利用共享内存和寄存器:CUDA GPU具有不同类型的内存,包括全局内存、共享内存和寄存器。共享内存和寄存器的访问速度比全局...
利用CUDA实现FFT的过程中,整个计算过程可以分解为多个并行的计算任务,并且在GPU的多个线程中进行计算。这样就可以充分利用GPU的并行计算能力,加速傅立叶变换的计算过程。 FFT算法的实现涉及到许多优化的技巧,比如数据的重排、蝶形运算等,这些技巧都可以通过CUDA来实现并加速。另外,FFT算法的实现也需要考虑到不同规模的数...
支持CUDA 11:PyTorch 1.7 版本现在支持 NVIDIA 的最新 GPU 架构 CUDA 11。CUDA 11 引入了新的功能和优化,可以进一步提高深度学习应用的性能。 新FFT API:PyTorch 1.7 提供了一个新的 FFT API,用于执行快速傅里叶变换(FFT)。这个新 API 可以更方便地计算信号处理、机器学习等领域中的傅里叶变换,同时提高了性能...
完整代码可以在Github上找到。 CUDA实现 直接卷积 只需要把外层循环并行化就可以在CUDA上实现卷积,代码如下: // 直接计算卷积__global__voidconv_kernel(constfloat*ina,constfloat*inb,float*out,size_tlen_a,size_tlen_b,size_tlen_out){constinttid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if(tid >...
cuFFTMp 使用 NVSHMEM ,这是一个基于 OpenSHMEM 标准的新通信库,通过提供内核启动的通信,为 NVIDIA GPU 设计。 NVSHMEM 创建一个全局地址空间,其中包含集群中所有 GPU 的内存。从 CUDA 内核内部执行通信可以实现细粒度远程数据访问,从而降低同步成本,并利用 GPU 中的大规模并行性来隐藏通信开销。
iCAMP包对beta-MNTD的函数的算法进行了优化,极大提高了计算的速度,同样也支持使用多线程。尽管如此,计算的速度和普通的beta多样性计算相比还是慢了很多(毕竟要进行1000次零模型的模拟)。 本文尝试利用pyhon基于cuda的cupy包调用GPU计算beta-NTI(总体的运行依然是在R中运行的) ...
使用 nvcr 提供的 CUDA 11.4 和NVIDIA HPC SDK 21.9 Docker 容器进行测试。 io / NVIDIA / nvhpc:21.9-runtime-cuda11 。 4-ubuntu20 。 04.GPU 应用程序时钟设置为最大值。 性能和可扩展性 由于MPI_Alltoallv类型的全局集体通信,分布式 3D FFT 以通信受限而闻名。MPI_Alltoallv是分布式 FFT 的主要瓶颈,...
基于CUDA的高速FFT计算
EN做信号处理的朋友应该都会fft比较熟悉，就是求傅里叶变换。我在这里也不再去讲这个函数了，但需要...
因为CUDA中的FFT实现是周期的,所以kernel的值也要安排成这样,以支持这种周期性。 为了保证图像边界的像素也可以得到响应输出,我们也需要拓展我们的输入图像。同时,拓展的方式也要支持周期表达。 如果只是使用卷积定理,没有对输入进行任何修改的话,那么我们得到的是周期卷积的结果。但这可能不是我们要的,因为周期卷积会...