《基于GPU的连续卷积算法》这篇论文主要探讨了如何利用图形处理器（GPU）的并行计算能力来优化数字信号处理中的卷积运算，尤其是针对连续卷积算法的实现。GPU编程模型的引入，使得计算密集型任务如卷积可以在比传统CPU更短的时间内完成，从而极大地提高了处理效率。
GPU编程模型的核心在于其高度并行的架构，与CPU的串行处理方式相比，GPU可以同时处理大量数据，特别适合于执行大量重复性的计算任务。NVIDIA公司的CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程平台为开发者提供了利用GPU进行通用计算的工具。CUDA允许程序员直接用C/C++语言编写GPU代码，并通过显卡的CUDA核心执行，充分利用GPU的并行计算资源。
论文中提到，传统的卷积算法计算量大，尤其是在处理大规模数据时，效率较低。而快速傅里叶变换（FFT）虽然能够减少计算复杂度，但在特定情况下（如非对称序列、边界处理等）可能存在局限性。因此，作者提出了基于GPU的分段卷积算法，通过将大任务分解为多个小任务，分布到GPU的多个核心上并行处理，以此提高计算速度。
实测对比显示，基于GPU的分段卷积算法相比于CPU平台，性能上有显著提升。这表明在数字信号处理领域，GPU编程技术具有明显的优势，特别是在需要大量并行计算的任务中。然而，GPU编程也存在一些挑战，如内存管理、数据传输效率、编程复杂性等问题，这些都需要在实际应用中注意和解决。
此外，论文还强调了GPU编程在图像处理、视频分析、金融分析、分子动力学计算等多个领域的广泛应用，并指出GPU计算在这些领域的潜力和加速效果。结合参考文献，该研究为GPU在数字信号处理中的应用提供了理论基础和技术指导，对于推动相关领域的技术发展具有积极意义。
基于GPU的连续卷积算法是一种有效利用现代GPU硬件资源，提升数字信号处理效率的方法。通过优化算法设计，结合GPU的并行计算能力，可以显著提高计算速度，为实时或大数据量的卷积运算提供解决方案。然而，GPU编程也要求开发者具备一定的并行计算知识和优化技巧，以克服潜在的性能瓶颈和编程难题。
