Как: CUDA IFFT

В Matlab, когда я ввожу одномерный массив комплексных чисел, у меня выводятся массивы с действительными числами одинакового размера и одинакового размера.
Пытаюсь повторить это в CUDA C, но получаю другой вывод.
Можете ли вы помочь? В Matlab, когда я ввожу ifft (массив)

Мой массив OfComplexNmbers:

[4.6500 + 0.0000i   0.5964 - 1.4325i   0.4905 - 0.5637i   0.4286 - 0.2976i   0.4345 - 0.1512i   0.4500 + 0.0000i   0.4345 + 0.1512i  0.4286 + 0.2976i   0.4905 + 0.5637i   0.5964 + 1.4325i]

Мой массивOfRealNumbers:

[ 0.9000    0.8000    0.7000    0.6000    0.5000    0.4000    0.3000    0.2000    0.1500    0.1000]

Когда я вхожу ifft(arrayOfComplexNmbers) в Matlab мой вывод arrayOfRealNumbers,
Спасибо!
Это мой код CUDA для этого:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cufft.h>
#include "device_launch_parameters.h"#include "device_functions.h"
#define NX 256
#define NY 128
#define NRANK 2
#define BATCH 1
#define SIGNAL_SIZE 10

typedef float2 Complex;
__global__ void printCUDAVariables_1(cufftComplex *cudaSignal){
int index = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x;
printf("COMPLEX CUDA %d %f %f \n", index, cudaSignal[index].x, cudaSignal[index].y);
}

__global__ void printCUDAVariables_2(cufftReal *cudaSignal){
int index = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x;
printf("REAL CUDA %d %f \n", index, cudaSignal);
}int main() {
cufftHandle plan;
//int n[NRANK] = { NX, NY };
Complex *h_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex)* SIGNAL_SIZE);
float *r_signal = 0;
if (r_signal != 0){
r_signal = (float*)realloc(r_signal, SIGNAL_SIZE * sizeof(float));
}
else{
r_signal = (float*)malloc(SIGNAL_SIZE * sizeof(float));
}
int mem_size = sizeof(Complex)* SIGNAL_SIZE * 2;

h_signal[0].x = (float)4.65;
h_signal[0].y = (float)0;

h_signal[1].x = (float)0.5964;
h_signal[1].y = (float)0;

h_signal[2].x = (float)4.65;
h_signal[2].y = (float)-1.4325;

h_signal[3].x = (float)0.4905;
h_signal[3].y = (float)0.5637;

h_signal[4].x = (float)0.4286;
h_signal[4].y = (float)-0.2976;

h_signal[5].x = (float)0.4345;
h_signal[5].y = (float)-0.1512;

h_signal[6].x = (float)0.45;
h_signal[6].y = (float)0;

h_signal[7].x = (float)0.4345;
h_signal[7].y = (float)-0.1512;

h_signal[8].x = (float)0.4286;
h_signal[8].y = (float)0.2976;

h_signal[9].x = (float)0.4905;
h_signal[9].y = (float)-0.5637;

h_signal[10].x = (float)0.5964;
h_signal[10].y = (float)1.4325;
//for (int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; i++){
//  printf("RAW %f %f\n", h_signal[i].x, h_signal[i].y);
//}
//allocate device memory for signal
cufftComplex *d_signal, *d_signal_out;
cudaMalloc(&d_signal, mem_size);
cudaMalloc(&d_signal_out, mem_size);
cudaMemcpy(d_signal, h_signal, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice);
printCUDAVariables_1 << <10, 1 >> >(d_signal);
//cufftReal *odata;
//cudaMalloc((void **)&odata, sizeof(cufftReal)*NX*(NY / 2 + 1));

//cufftPlan1d(&plan, SIGNAL_SIZE, CUFFT_C2R, BATCH);
cufftPlan1d(&plan, NX, CUFFT_C2C, BATCH);
cufftExecC2C(plan, d_signal, d_signal_out, CUFFT_INVERSE);
//cufftExecC2R(plan, d_signal, odata);
cudaDeviceSynchronize();
printCUDAVariables_1 << <10, 1 >> >(d_signal_out);
//printCUDAVariables_2 << <10, 1 >> >(odata);
//cudaMemcpy(h_signal, d_signal_out, SIGNAL_SIZE*2*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

cufftDestroy(plan);
cudaFree(d_signal);
cudaFree(d_signal_out);

return 0;
}

2

Решение

При вычислении ifft с MATLAB поведение по умолчанию выглядит следующим образом:

  • Нет заполнения нулями входного сигнала
  • Нет масштабирования выходного сигнала

Ваш код CUFFT корректен в потоке, но немного другие параметры по сравнению с MATLAB вызывают текущий вывод.

  • NX постоянная, чтобы быть конкретной вызывает входной сигнал, чтобы быть
    дополняется нулями до длины 256. Для достижения поведения MATLAB сохраняйте NX равно SIGNAL_SIZE,
  • CUFFT умножает значения выходного сигнала на длину входного сигнала. Вы должны разделить выходные значения с SIGNAL_SIZE чтобы получить фактические значения.
  • Другая важная проблема заключается в том, что вы выполняете внешний доступ во время инициализации входного сигнала. Длина сигнала равна 10, но вы инициализируете значение с 10-го индекса, который находится за пределами. Я предполагаю, что это может быть связано с путаницей, вызванной индексированием MATLAB на основе 1. Входной сигнал должен быть инициализирован с 0 в SIGNAL_SIZE-1 только индексы.
  • Не рекомендуется визуализировать сигнал с использованием ядра CUDA, поскольку печать может быть не в порядке. Вы должны скопировать результаты обратно на хост и распечатать их серийно.

Вот фиксированный код, который обеспечивает тот же вывод, что и MATLAB.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cufft.h>
#include "device_launch_parameters.h"#include "device_functions.h"
#define NX 10
#define NY 1
#define NRANK 1
#define BATCH 1
#define SIGNAL_SIZE 10

typedef float2 Complex;

int main()
{
cufftHandle plan;
//int n[NRANK] = { NX, NY };
Complex *h_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex)* SIGNAL_SIZE);
float *r_signal = 0;
if (r_signal != 0)
{
r_signal = (float*)realloc(r_signal, SIGNAL_SIZE * sizeof(float));
}
else
{
r_signal = (float*)malloc(SIGNAL_SIZE * sizeof(float));
}
int mem_size = sizeof(Complex)* SIGNAL_SIZE;

h_signal[0].x = (float)4.65;
h_signal[0].y = (float)0;

h_signal[1].x = (float)0.5964;
h_signal[1].y = (float)-1.4325;

h_signal[2].x = (float)0.4905;
h_signal[2].y = (float)-0.5637;

h_signal[3].x = (float)0.4286;
h_signal[3].y = (float)-0.2976;

h_signal[4].x = (float)0.4345;
h_signal[4].y = (float)-0.1512;

h_signal[5].x = (float)0.45;
h_signal[5].y = (float)0.0;

h_signal[6].x = (float)0.4345;
h_signal[6].y = (float)0.1512;

h_signal[7].x = (float)0.4286;
h_signal[7].y = (float)0.2976;

h_signal[8].x = (float)0.4905;
h_signal[8].y = (float)0.5637;

h_signal[9].x = (float)0.5964;
h_signal[9].y = (float)1.4325;

printf("\nInput:\n");
for(int i=0; i<SIGNAL_SIZE; i++)
{
char op = h_signal[i].y < 0 ? '-' : '+';
printf("%f %c %fi\n", h_signal[i].x/SIGNAL_SIZE, op, fabsf(h_signal[i].y/SIGNAL_SIZE ) );
}

//allocate device memory for signal
cufftComplex *d_signal, *d_signal_out;
cudaMalloc(&d_signal, mem_size);
cudaMalloc(&d_signal_out, mem_size);
cudaMemcpy(d_signal, h_signal, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice);//cufftPlan1d(&plan, SIGNAL_SIZE, CUFFT_C2R, BATCH);
cufftPlan1d(&plan, NX, CUFFT_C2C, BATCH);

cufftExecC2C(plan, d_signal, d_signal_out, CUFFT_INVERSE);

cudaDeviceSynchronize();

cudaMemcpy(h_signal, d_signal_out, SIGNAL_SIZE*sizeof(Complex), cudaMemcpyDeviceToHost);printf("\n\n-------------------------------\n\n");
printf("Output:\n");
for(int i=0; i<SIGNAL_SIZE; i++)
{
char op = h_signal[i].y < 0 ? '-' : '+';
printf("%f %c %fi\n", h_signal[i].x/SIGNAL_SIZE, op, fabsf(h_signal[i].y/SIGNAL_SIZE ) );
}

cufftDestroy(plan);
cudaFree(d_signal);
cudaFree(d_signal_out);

return 0;
}

Результат все еще находится в сложной форме, но мнимые компоненты близки к нулю. Кроме того, разница в точности реального компонента заключается в том, что MATLAB по умолчанию использует двойную точность, в то время как этот код основан на значениях одинарной точности.


Скомпилировано и протестировано с помощью следующей команды в Ubuntu 14.04, CUDA 8.0:

nvcc -o ifft ifft.cu -arch = sm_61 -lcufft

По сравнению с MATLAB 2017a.

Input:
0.465000 + 0.000000i
0.059640 - 0.143250i
0.049050 - 0.056370i
0.042860 - 0.029760i
0.043450 - 0.015120i
0.045000 + 0.000000i
0.043450 + 0.015120i
0.042860 + 0.029760i
0.049050 + 0.056370i
0.059640 + 0.143250i-------------------------------

Output:
0.900000 - 0.000000i
0.800026 - 0.000000i
0.699999 - 0.000000i
0.599964 - 0.000000i
0.500011 + 0.000000i
0.400000 + 0.000000i
0.299990 + 0.000000i
0.199993 + 0.000000i
0.150000 + 0.000000i
0.100018 - 0.000000i
4

Другие решения

Других решений пока нет …