CUFFT的计算性能
我在划分为多个 GPU 的块 (N*N/p) 上运行 CUFFT，我对计算性能有疑问.首先，关于我是如何做到的: 向每个 GPU 发送 N*N/p 个块 对 p 个 GPU 中的每一行进行批量 1-D FFT 将 N*N/p 个块返回主机 - 对整个数据集执行转置 同上步骤 1 同上第 2 步 Gflops = ( 1e-9 * 5 * N * N *lg(N*N) )/执行时
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CUFFT:如何计算俯仰指针的fft?
我正在尝试使用CUFFT计算图像的fft.似乎CUFFT仅提供分配有cudaMalloc的fft普通设备指针. 我的输入图像是使用cudaMallocPitch分配的，但是没有用于处理图像指针间距的选项. 当前，我必须删除行的对齐方式，然后执行fft，然后将结果复制回倾斜的指针.我当前的代码如下: void fft_device(float* src, cufftComplex*
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从CUDA FFT获取相位图像
我正在尝试对2D图像应用cuFFT(正向然后反向).我需要将实际部分和复杂部分作为单独的输出，以便可以计算相位和幅度图像.我无法重新创建输入图像，并且还返回了非零相位.特别是，我不确定是否可以从缩小后的cuFFT复合输出正确创建全尺寸图像，该输出显然仅存储光谱的左侧.这是我当前的代码: // Load image cv::Mat_ img; img = cv::imread(p
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错误的结果cufft 3D就地
我写，因为我面对的问题与袖口3D转换就地，而我没有问题的外部版本。我试图关注Robert Crovella的回答这里，但是我没有获得正确的结果，当我做FFT + IFT。 这是我的代码： #include #include #include #include #includ
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关于计划在cuFFT中的重用
这可能看起来像一个简单的问题，但 cufft 的用法对我并不是很清楚。 是：以下哪个实现是正确的？ 1） //循环调用 cufftPlan3d（plan1，x，y，z）; cufftexec（plan1，data1）; cufftexec（plan1，data2）; cufftexec（plan1，data3）; destroyplan（plan1）
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双精度CUFFT
我遇到了一些CUDAs FFT库的问题。 我声明输入为cuDoubleComplex，但是编译器返回这个类型与类型的参数不兼容的错误cufftComplex。通过互联网进行一些搜索后，我发现了文件cufft.h，其中有 typedef cuComplex cufftComplex; 行。我的问题是，在库cuComplex.h中，显然cuComplex有一个浮点精度（ typedef cuFl
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是否可以调用设备函数中的cufft库调用？
我使用cuFFT库调用在主机代码他们工作正常，但我想从内核调用cuFFT库。早期版本的CUDA没有这种支持，但使用动态并行性是可能的？ 如果有任何关于如何实现这一点的示例，这将是巨大的。 解决方案 尽管在Kepler（cc 3.5）卡上引入了动态并行性，cuFFT仍然是一个主机API，目前还没有办法使用cuFFT在设备代码中创建或执行FFT操作。
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CUFFT |不能弄清楚一个简单的例子
我一直在努力的整天，试图使一个基本的CUFFT示例工作正常。但我遇到一个小问题，我不能确定。基本上我有一个线性二维数组vx x和y坐标。然后我只是计算一个向前然后向后CUFFT（就地），那么简单。然后我复制回数组vx，通过NX * NY 对其进行标准化，然后显示。 define NX 32 #define NY 32 #define LX（2 * M_PI） #define LY
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在GPU上运行FFTW，使用CUFFT
我有一个基本的C ++ FFTW实现，如下所示： for（int i = 0; i //声明指针并计划 fftw_complex * in，* out; fftw_plan p; //分配 in =（fftw_complex *）fftw_malloc（sizeof（fftw_complex）* N）; out =（fftw_complex *）fftw_malloc
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不同于cuda FFT和iFFT后的图像
我想用CUDA对2D图像进行FFT - >斜坡滤波 - > iFFT。首先，作为一个测试，我试图做FFT和iFFt没有任何过滤器。在FFT和iFFT之后，图像看起来是相同的，但是在操作之前，图像像素值在0-255之间，并且在FFT和iFFT之后，图像包含〜10 ^ 7个值。 测试图像包含浮点数，尺寸为512 x 360.我使用“cuffSinogram”函数创建fft，使用“cuInvers
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计算CUFFT的性能
我运行CUFFT上的块（N * N / p）分为多个GPU，我有一个问题，计算的性能。首先，了解我的操作方式： 向每个GPU发送N * N / p个块 对p个GPU中的每一行进行成批的1-D FFT 获取N * N / p个块返回主机 - 对整个数据集执行转置 同上第1步 同上第2步 Gflops =（1e-9 * 5 * N * N * lg（N * N））/执行时间
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是否有可能重叠分批的FFT与CUDA的cuFFT库和cufftPlanMany？
我试图并行化称为Chromaprint的声学指纹库的FFT变换。它的工作原理是“将原始音频分成许多重叠帧并对它们应用傅里叶变换”。 Chromaprint使用4096的帧大小，具有2/3重叠。例如，第一帧由元素[0 ... 4095]组成，然后第二帧是像[1366 .. 5462]。 对于cufftPlanMany，I知道你可以指定大小为4096的批次，这将执行批次[0 ... 4095]，
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CUFFT在VS2013 / Cuda7.0比VS2010 / Cuda4.2慢1000倍
这个简单的CUFFT代码是在两个IDE上运行的 VS 2013 with Cuda 7.0 VS 2010 with Cuda 4.2 我发现VS 2013 with Cuda 7.0是一个 1000 大约慢一点。在VS 2010中 0.6 ms 中执行的代码，在VS 2013上平均花费 520 ms 。 #include“stdafx.h” #include“cuda.h
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