虚拟无线电中CUDA技术实现GPU通用计算及性能分析

席宁

【摘要】 本文基于NVIDIA公司的CUDA平台，提出将CUDA技术的通用计算能力应用到虚拟无线电的数据处理中，提高系统的数据处理能力，通过与CPU平台作对比进行性能的分析和比较得出，通过扩展GPU板卡可以有效的提高工作站的计算能力，可以有效的减少虚拟无线电计算机集群中处理节点计算机的数量，可以减小系统体积和系统成本。

【关键词】 CUDA GPU FFT 傅里叶变换

一、试验方案的选择

考虑到试验方案要有比较高的计算密度，使CPU和GPU满负荷的工作，能更好的比较两者在满负荷最大计算能力的差别，所以在仿真实验中选择了FFT快速傅里叶变换作为一个高密度乘法和加法运算任务交给CPU和GPU做处理，并比较两者在相同乘法和加法运算量下的计算能力表现。

二、基于CUDA技术实现GPU通用计算与CPU的性能比较

GPU的CUDA技术非常适合大数据量的并行计算，通过在MATLAB仿真环境下对FFT快速傅里叶变换计算速度的比较，观察NVIDIA公司新技术CUDA对FFT算法的加速效果，发现存在的问题和作出分析。

2.1 试验方案和试验条件

在使用MATLAB仿真之前，需要安装最新的驱动程序和CUDA工具包和CUDA的SDK包。安装NVIDIA公司提供的插件Matlab_CUDA1.1后，即可在MATLAB的开发环境里调用GPU的硬件资源进行计算。

2.2 CUDA架构下程序流程

仿真程序将做二维N阶随机矩阵的FFT快速傅里叶变换，程序调用了CUFFT库中的cufftExecC2C（cufftHandle plan，cufftComplex *idata，cufftComplex *odata，int direction）基于复数的快速傅里叶变换函数实现FFT计算，不同的N将得有不同的计算速度，可以得到使用CUDA技术时的计算时间，同时与不使用CUDA的基于CPU的计算时间比较，观察CUDA对FFT的加速效果。……