基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告_第1页
基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告_第2页
基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告Loeffler算法是一种归纳使用DIF（分离输入FFT）和DIT（分离输出FFT）的算法，它在FFT运算中得到广泛应用。尽管Loeffler算法在一些应用中速度较快，但它仍然有着不足之处，如：基于串联的递归姿势，容易导致不稳定操作，速度慢等等。由此，对于Loeffler算法，如何进行优化是非常必要的问题。一种可行的优化方案是多核并行。本文将综述基于多核的Loeffler算法的并行优化及其实现。一、并行方案多核并行是一种高效的优化方法，它可以提高FFT算法的计算能力。在多核并行下，拆分FFT算法可以充分利用多个核的计算能力，提高运算效率。具体地，对基于Loeffler算法进行并行优化，可以使用以下方案：1.OpenMP并行OpenMP是一种针对共享内存并行计算的API，可以支持多线程。它被广泛应用于科学计算和工业界的优化。因此，使用OpenMP可以有效地缩短Loeffler算法的运算时间。在OpenMP中，可以通过以下代码实现并行：#pragmaompparallelforfor(inti=0;i<N;i++){//fft计算操作}2.MPI并行MPI是一种消息传递接口，用于在不同节点间的通信。MPI并行可以用于分布式内存计算集群中，利用节点间的通信可以将FFT运算分割到不同节点中进行计算。这种方法在具有大规模数据的情况下，具有很大的优势。二、实现过程在实现基于多核的Loeffler算法之前，需要先将Loeffler算法进行优化。这里，我们采用以下优化方法：1.SIMD指令优化SIMD指令在CPU架构中被广泛使用，它可以同时处理多个数据。在Loeffler算法中，我们可以将一些数据计算操作合并，然后使用SIMD指令进行加速处理。2.Cache优化Cache是计算机中一种重要的高速缓存，它可以提高系统的读写速度。在FFT算法中，我们可以使用三级Cache来优化计算性能。首先，将数据读到一级缓存中，然后在一级缓存中进行FFT计算，最后，将结果存储到三级缓存中。3.多核并行根据以上并行方案中的OpenMP并行和MPI并行，可以将FFT计算工作分配到多个核中进行处理，以最大程度地提高Loeffler算法的计算能力。通过以上优化方案，可以有效地提高Loeffler算法的运算效率。但是在实际应用中，对于不同的硬件平台或算法，优化方法可能会有所不同。三、实验结果我们使用C语言实现了基于多核的Loeffler算法，并进行了测试和性能比较。结果如下图所示：可以看出，在进行基于多核的Loeffler算法优化后，其运算速度和性能均得到了较大的提升。四、结论本文对基于多核的Loeffler算法的优化及其实现进行了综述。通过OpenMP并行、MPI并行、SIMD指令优化、Cache优化等优化方法，可以提高Loeffler算法的计算能力

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论