Improved Acceleration of the GPU Fourier Domain Acceleration Search Algorithm

Improved Acceleration of the GPU Fourier Domain Acceleration Search Algorithm
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GPU傅里叶域加速搜索算法的改进加速

DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
W. Armour
W. Armour
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Karel Ad'amek;S. Dimoudi;M. Giles;W. Armour

文献摘要

被引文献

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我们介绍了对傅立叶域加速搜索（FDAS）算法的相关技术的实施改进（GPU）（GPU）（Dimoudi＆Armor 2015; Dimoudi etal。2017）。我们使用自定义GPU FFT代码的新的改进的卷积代码比基于CUFFT的实现（在NVIDIA P100上）快2.5到3.9倍，并且允许更大的过滤器尺寸范围比以前的版本。通过在FDA中使用我们的卷积代码的新版本，我们的性能比以前的最佳实现提高了44％。它的速度也比现有的Presto GPU实施FDA的速度快（Luo 2013）。这项工作是AstroAccelerate项目的一部分（Armor等，2002），这是一个多核加速的时间域信号处理库，用于射电天文学。
We present an improvement of our implementation of the Correlation Technique for the Fourier Domain Acceleration Search (FDAS) algorithm on Graphics Processor Units (GPUs) (Dimoudi & Armour 2015; Dimoudi et al. 2017). Our new improved convolution code which uses our custom GPU FFT code is between 2.5 and 3.9 times faster the than our cuFFT-based implementation (on an NVIDIA P100) and allows for a wider range of filter sizes then our previous version. By using this new version of our convolution code in FDAS we have achieved 44% performance increase over our previous best implementation. It is also approximately 8 times faster than the existing PRESTO GPU implementation of FDAS (Luo 2013). This work is part of the AstroAccelerate project (Armour et al. 2002), a many-core accelerated time-domain signal processing library for radio astronomy.