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【基于GPU的高速FHT计算及性能分析】 文章主要探讨了一种基于CUDA的高效并行Fast Hartley Transform（FHT）算法，旨在解决传统FHT算法在处理大规模数据时的实时性不足问题。FHT是一种将数据从时域转换到频域的变换算法，由于其计算简便、运算量小、效率高和存储需求低的特点，在信号处理和图像处理领域有广泛应用。然而，当面临大量数据时，传统的FHT算法的处理速度往往无法满足实时性的需求。 近年来，GPU（Graphics Processing Unit）因其并行计算能力的大幅提升，已被广泛用于通用计算。CUDA是NVIDIA公司提出的一种并行计算平台和编程模型，允许CPU和GPU协同工作，CPU负责整体逻辑控制和任务调度，而GPU执行高度线程化的并行计算部分。CUDA的线程模型包括两层，一个是粗粒度的块级并行，不同块之间不需要同步；另一个是细粒度的线程级并行，同一块内的线程可以并行执行和通信。 在CUDA框架下，文章提出了一种并行FHT算法。FHT算法的核心是通过奇偶位序调整和蝶形运算来降低计算复杂度，从O(N)降至O(Nlog N)。并行化设计的关键在于分析FHT的分治特性，并将其映射到多线程环境。在GPU上，数据被分配到多个线程进行并行处理，每个线程块内的线程可以协同计算，通过共享内存和同步机制提高计算效率。 实验结果显示，这种新的并行FHT算法显著提升了处理速度，随着数据规模的增加，加速效果更加明显。这表明，利用GPU的并行计算能力可以有效解决FHT在大数据量情况下的实时性问题，为高性能计算和实时处理应用提供了可能。 总结来说，该研究通过深入分析FHT算法的并行特性，利用CUDA架构设计了一种高效的并行计算方法，从而在处理大量数据时提高了FHT的计算速度。这不仅对于图像处理和信号处理领域具有实际意义，也为其他需要并行计算的领域提供了借鉴和参考。同时，该研究也强调了GPU在高性能计算中的重要作用，展示了其在解决复杂计算问题上的潜力。