GPU Fast Convolution via the Overlap-and-Save Method in Shared Memory
GPU Fast Convolution via the Overlap-and-Save Method in Shared Memory
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通过共享内存中的重叠保存方法进行 GPU 快速卷积
DOI：
10.1145/3394116
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发表时间：
2020
影响因子：
1.6
通讯作者：
Adámek K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Adámek K
我们提出了一种实现的和保存的方法，非常长的信号与短的响应函数，这是专门为GPU的卷积的方法。我们已经实现了几种FFT算法（使用CUDA编程语言），它们利用GPU共享内存，允许GPU加速卷积。我们比较我们的实现与实现的的快速和保存算法，利用NVIDIA FFT库（cuFFT）。我们证明，通过使用基于共享内存的FFT，我们可以实现显着的速度为某些问题的大小，并降低GPU上的存储和保存方法的内存要求。
We present an implementation of the overlap-and-save method, a method for the convolution of very long signals with short response functions, which is tailored to GPUs. We have implemented several FFT algorithms (using the CUDA programming language), which exploit GPU shared memory, allowing for GPU accelerated convolution. We compare our implementation with an implementation of the overlap-and-save algorithm utilizing the NVIDIA FFT library (cuFFT). We demonstrate that by using a shared-memory-based FFT, we can achieved significant speed-ups for certain problem sizes and lower the memory requirements of the overlap-and-save method on GPUs.
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DOI：
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发表时间：
2014
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