CUDA 中 FFT 的使用

@(10.CUDA)[CUDA,并行，fft]

1. 流程

使用cufftHandle創建句柄

使用cufftPlan1d(),cufftPlan3d(),cufftPlan3d(),cufftPlanMany()對句柄進行配置，主要是配置句柄對應的信號長度，信號類型，在內存中的存儲形式等信息。

• cufftPlan1d()：針對單個 1 維信號
• cufftPlan2d()：針對單個 2 維信號
• cufftPlan3d()：針對單個 3 維信號
• cufftPlanMany()：針對多個信號同時進行 fft

使用cufftExec()函數執行 fft

使用cufftDestroy()函數釋放 GPU 資源

2. 單個 1 維信號的 fft

假設要執行 fft 的信號data_dev的長度為N，并且已經傳輸到 GPU 顯存中，data_dev數據的類型為cufftComplex，可以用一下方式產生主機段的data_dev，如下所示：

cufftComplex *data_Host = (cufftComplex*)malloc(NX*BATCH*sizeof(cufftComplex)); // 主機端數據頭指針// 初始數據for (int i = 0; i < NX; i++){data_Host[i].x = float((rand() * rand()) % NX) / NX;data_Host[i].y = float((rand() * rand()) % NX) / NX;}

然后用cudaMemcpy()將主機端的data_host拷貝到設備端的data_dev，即可用下述方法執行 fft ：

cufftHandle plan; // 創建cuFFT句柄cufftPlan1d(&plan, N, CUFFT_C2C, BATCH);cufftExecC2C(plan, data_dev, data_dev, CUFFT_FORWARD); // 執行 cuFFT，正變換

cufftPlan1d()：

• 第一個參數就是要配置的 cuFFT 句柄；
• 第二個參數為要進行 fft 的信號的長度；
• 第三個CUFFT_C2C為要執行 fft 的信號輸入類型及輸出類型都為復數；CUFFT_C2R表示輸入復數，輸出實數；CUFFT_R2C表示輸入實數，輸出復數；CUFFT_R2R表示輸入實數，輸出實數；
• 第四個參數BATCH表示要執行 fft 的信號的個數，新版的已經使用cufftPlanMany()來同時完成多個信號的 fft。

cufftExecC2C()：

• 第一個參數就是配置好的 cuFFT 句柄；
• 第二個參數為輸入信號的首地址；
• 第三個參數為輸出信號的首地址；
• 第四個參數CUFFT_FORWARD表示執行的是 fft 正變換；CUFFT_INVERSE表示執行 fft 逆變換。

需要注意的是，執行完逆 fft 之后，要對信號中的每個值乘以 $\frac{1}{N}$

完整代碼：GitHub

3. 多個 1 維信號的 fft

要進行多個信號的 fft，就不得不使用 cufftPlanMany 函數，該函數的參數比較多，需要特別介紹，

cufftPlanMany(cufftHandle *plan, int rank, int *n, int *inembed, int istride, int idist, int *onembed, int ostride, int odist, cufftType type, int batch);

為了敘述的更準確，此處先引入一個圖，表示輸入數據在內存中的布局，如下圖所示，數據在內存中按行優先存儲，但是現有的信號為一列表示一個信號，后四列灰白色的表示無關數據，要對前 12 個彩色的列信號分別進行 fft。

• plan：表示 cufft 句柄
• rank：表示進行 fft 的每個信號的維度數，一維信號為 1，二維信號為2，三維信號為 3 ，針對上圖，rank = 1
• n：表示進行 fft 的每個信號的行數，列數，頁數，必須用數組形式表示，例如假設要進行 fft 的每個信號的行、列、頁為(m, n, k)，則 int n[rank] = {m, n, k}；針對上圖，int n[1] = {5}
• inembed：表示輸入數據的[頁數，列數，行數]，這是三維信號的情況；二維信號則為[列數，行數]；一維信號為[行數]；inembed[0] 這個參數會被忽略，也就是此處 inembed 可以為{0}，{1}，{2}等等。
• istride：表示每個輸入信號相鄰兩個元素的距離，在此處 istride = 16（每個信號相鄰兩個元素間的距離為16）
• idist：表示兩個連續輸入信號的起始元素之間的間隔，在此處為 idist = 1（第一個信號的第一個元素與第二個信號的第一個元素的間隔為1）；如果把上圖數據的每一行看成一個信號，那么應該為 idist = 16；
• onembed：表示輸出數據的[頁數，列數，行數]，這是三維信號的情況；二維信號則為[列數，行數]；一維信號為[行數]；onembed[0] 這個參數會被忽略，也就是此處 onembed 可以為{0}，{1}，{2}等等。
• ostride：表示每個輸出信號相鄰兩個元素的距離，在此處 ostride = 16（每個信號相鄰兩個元素間的距離為16）
• odist：表示兩個連續信號的起始元素之間的間隔，在此處為 odist = 1（第一個信號的第一個元素與第二個信號的第一個元素的間隔為1）；如果把上圖數據的每一行看成一個信號，那么應該為 odist = 16；

如下所示：是第 b 個信號的 [z][y][x] （表示第 z 列，第 y 行，第 x 頁的元素）的索引（由于 c 和 c++ 中數組的聲明方式的問題，array[X][Y][Z]表示數組有 X 頁，Y 行，Z 列） ：

? 1D

input[ b * idist + x * istride ]output[ b * odist + x * ostride ]

? 2D

input[ b * idist + (x * inembed[1] + y) * istride ]output[ b * odist + (x * onembed[1] + y) * ostride ]

? 3D

input[b * idist + (x * inembed[1] * inembed[2] + y * inembed[2] + z) * istride]output[b * odist + (x * onembed[1] * onembed[2] + y * onembed[2] + z) * ostride]

/* 申請 cufft 句柄*/cufftHandle plan_Nfft_Many; // 創建cuFFT句柄const int rank = 1; // 一維 fftint n[rank] = { Nfft }; // 進行 fft 的信號的長度為 Nfftint inembed[1] = { 0 }; // 輸入數據的[頁數，列數，行數](3維)；[列數，行數]（2維）int onembed[1] = { 0 }; // 輸出數據的[頁數，列數，行數]；[列數，行數]（2維）int istride = NXWITH0; // 每個輸入信號相鄰兩個元素的距離int idist = 1; // 每兩個輸入信號第一個元素的距離int ostride = NXWITH0; // 每個輸出信號相鄰兩個元素的距離int odist = 1; // 每兩個輸出信號第一個元素的距離int batch = NX; // 進行 fft 的信號個數cufftPlanMany(&plan_Nfft_Many, rank, n, inembed, istride, idist, onembed, ostride, odist, CUFFT_C2C, batch);/* 核心部份 */cudaMemcpy(data_dev, data_Host, Nfft * NXWITH0 * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyHostToDevice);cufftExecC2C(plan_Nfft_Many, data_dev, data_dev, CUFFT_FORWARD); // 執行 cuFFT，正變換cufftExecC2C(plan_Nfft_Many, data_dev, data_dev, CUFFT_INVERSE); // 執行 cuFFT，逆變換CufftComplexScale<<<dimGrid2D_NXWITH0_Nfft, dimBlock2D>>>(data_dev, data_dev, 1.0f / Nfft); // 乘以系數cudaMemcpy(resultIFFT, data_dev, Nfft * NXWITH0 * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost);

完整代碼：GitHub

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的CUDA 中 FFT 的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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