大规模集群上多维FFT算法的实现与优化研究

摘要：

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)是用于计算离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或其逆运算的快速算法,在工程、科学和数学领域的应用非常广泛,例如信号分解、数字滤波、图像处理等.因此,在实际应用中对FFT算法进行细粒度优化是非常重要的.研究了FFT算法常用的分解策略以及FFT算法在大规模集群系统上的并行实现,并提出了相关的优化策略.在此基础上,对多种FFT算法在不同平台上进行了性能评估,并分析了各算法的实现、优缺点及其在大规模计算时的可扩展性.实验结果表明,相关研究有助于对现有的FFT算法进行进一步的优化,以及指导如何在大规模CPU+GPU的异构系统上根据不同需求选择实现性能更优的FFT算法.

关键词：集群、快速傅里叶变换(FFT)、消息传递接口(MPI)、性能优化

所属期刊栏目：11

分类号：TP302.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61432018, 61133005, 61272136, 61521092, 61502450;the National Key Research and Development Program of China under Grant No. 2016YFB0200803;the Postdoctoral Science Foundation of China under Grant No. 2015T80139;the National High Technol-ogy Research and Development Program of China under Grant Nos. 2015AA01A303, 2015AA011505 国家高技术研究发展计划863计划;the Key Technology Research and Development Programs of Guangdong Province under Grant No. 2015B010108006;the CAS Interdisciplinary Innovation Team of Efficient Space Weather Forecast Models

在线出版日期：2017-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：863-874