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基于CUDA的FFT并行计算研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·研究背景第12-15页
   ·国内外研究现状第15-20页
     ·GPU 通用计算的发展第15-18页
     ·FFT 算法的研究现状第18-20页
   ·研究内容及论文组织第20-22页
第2章 CUDA 并行模型及编程环境第22-35页
   ·CUDA 编程模型第22-26页
     ·CUDA 软件架构第22-23页
     ·主机与设备第23-25页
     ·nvcc 编译器第25-26页
   ·CUDA 存储器模型第26-32页
     ·寄存器第26页
     ·局部存储器第26-27页
     ·共享存储器第27-30页
     ·全局存储器第30页
     ·固定存储器第30页
     ·纹理存储器第30-32页
   ·CUDA 执行模型第32-33页
   ·CUDA 语法介绍第33-34页
   ·小结第34-35页
第3章 快速傅立叶变换 FFT第35-44页
   ·离散傅立叶变换定义第35-36页
   ·快速傅立叶变换的基本思想第36-43页
     ·时域抽取法基-2 FFT 基本原理第37-39页
     ·DIT-FFT 算法与直接计算 DFT 运算量的比较第39-40页
     ·DIT-FFT 算法的特点第40-43页
   ·小结第43-44页
第4章 快速傅立叶算法设计第44-53页
   ·快速傅立叶串行算法第44-48页
     ·倒位序重排算法第44-46页
     ·快速傅立叶串行算法第46-48页
   ·快速傅立叶并行化分析第48-50页
   ·快速傅立叶并行算法第50-51页
   ·小结第51-53页
第5章 基于 CUDA 异构模型的快速傅立叶算法实现第53-64页
   ·实验平台及环境搭建第53-54页
   ·建立 CPU+GPU 异构模型第54-55页
   ·实验结果的分析第55-62页
     ·FFT 串行算法实验结果分析第55-58页
     ·FFT 并行算法实验结果分析第58-61页
     ·FFT 串行/并行算法实验结果分析第61-62页
   ·小结第62-64页
结论第64-66页
参考文献第66-69页
致谢第69页

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