CUDA套箍2D示例

Question

我目前正在研究一個必須實現2D-FFT（用於交叉關聯）的程序。我用CUDA做了一次FFT，它給了我正確的結果，我現在正在試圖實現一個2D版本。在線上很少的例子和文檔，我發現很難找出錯誤是什麼。

到目前爲止，我一直只使用cuFFT手冊。

無論如何，我已經創建了兩個5x5陣列，並填充1。我已經將它們複製到GPU存儲器中，並完成了前向FFT，將它們相乘，然後對結果進行ifft處理。這給了我一個值爲650的5x5陣列。我期望在5x5陣列中的一個插槽中得到值爲25的DC信號。相反，我在整個陣列中獲得了650個。

此外，我不允許在將信號複製到GPU內存後打印出信號的值。寫作

cout << d_signal[1].x << endl; 

給我一個acces侵犯。我在其他cuda程序中也做了同樣的事情，但這不是問題。它與複雜變量的工作方式有關，還是人爲錯誤？

如果任何人有任何問題的指針，我將不勝感激。下面是代碼

#include "cuda_runtime.h" 
#include "device_launch_parameters.h" 
#include <helper_functions.h> 
#include <helper_cuda.h> 

#include <ctime> 
#include <time.h> 
#include <stdio.h> 
#include <iostream> 
#include <math.h> 
#include <cufft.h> 
#include <fstream> 

using namespace std; 
typedef float2 Complex; 





__global__ void ComplexMUL(Complex *a, Complex *b) 
{ 
    int i = threadIdx.x; 
    a[i].x = a[i].x * b[i].x - a[i].y*b[i].y; 
    a[i].y = a[i].x * b[i].y + a[i].y*b[i].x; 
} 


int main() 
{ 


    int N = 5; 
    int SIZE = N*N; 


    Complex *fg = new Complex[SIZE]; 
    for (int i = 0; i < SIZE; i++){ 
     fg[i].x = 1; 
     fg[i].y = 0; 
    } 
    Complex *fig = new Complex[SIZE]; 
    for (int i = 0; i < SIZE; i++){ 
     fig[i].x = 1; // 
     fig[i].y = 0; 
    } 
    for (int i = 0; i < 24; i=i+5) 
    { 
     cout << fg[i].x << " " << fg[i + 1].x << " " << fg[i + 2].x << " " << fg[i + 3].x << " " << fg[i + 4].x << endl; 
    } 
    cout << "----------------" << endl; 
    for (int i = 0; i < 24; i = i + 5) 
    { 
     cout << fig[i].x << " " << fig[i + 1].x << " " << fig[i + 2].x << " " << fig[i + 3].x << " " << fig[i + 4].x << endl; 
    } 
    cout << "----------------" << endl; 

    int mem_size = sizeof(Complex)* SIZE; 


    cufftComplex *d_signal; 
    checkCudaErrors(cudaMalloc((void **) &d_signal, mem_size)); 
    checkCudaErrors(cudaMemcpy(d_signal, fg, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice)); 

    cufftComplex *d_filter_kernel; 
    checkCudaErrors(cudaMalloc((void **)&d_filter_kernel, mem_size)); 
    checkCudaErrors(cudaMemcpy(d_filter_kernel, fig, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice)); 

    // cout << d_signal[1].x << endl; 
    // CUFFT plan 
    cufftHandle plan; 
    cufftPlan2d(&plan, N, N, CUFFT_C2C); 

    // Transform signal and filter 
    printf("Transforming signal cufftExecR2C\n"); 
    cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *)d_signal, (cufftComplex *)d_signal, CUFFT_FORWARD); 
    cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *)d_filter_kernel, (cufftComplex *)d_filter_kernel, CUFFT_FORWARD); 

    printf("Launching Complex multiplication<<< >>>\n"); 
    ComplexMUL <<< 32, 256 >> >(d_signal, d_filter_kernel); 

    // Transform signal back 
    printf("Transforming signal back cufftExecC2C\n"); 
    cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *)d_signal, (cufftComplex *)d_signal, CUFFT_INVERSE); 

    Complex *result = new Complex[SIZE]; 
    cudaMemcpy(result, d_signal, sizeof(Complex)*SIZE, cudaMemcpyDeviceToHost); 

    for (int i = 0; i < SIZE; i=i+5) 
    { 
     cout << result[i].x << " " << result[i + 1].x << " " << result[i + 2].x << " " << result[i + 3].x << " " << result[i + 4].x << endl; 
    } 

    delete result, fg, fig; 
    cufftDestroy(plan); 
    //cufftDestroy(plan2); 
    cudaFree(d_signal); 
    cudaFree(d_filter_kernel); 

} 

上面的代碼給出以下端子輸出：

1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
---------------- 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
---------------- 
Transforming signal cufftExecR2C 
Launching Complex multiplication<<< >>> 
Transforming signal back cufftExecC2C 

625 625 625 625 625 
625 625 625 625 625 
625 625 625 625 625 
625 625 625 625 625 
625 625 625 625 625 

Answer 1

這使我與值的5×5陣列650：它讀取625即5 * 5 * 5 * 5。您正在使用的卷積算法需要N * N的補充除法。事實上，在cufft中，正向變換中沒有歸一化係數。因此，你的卷積不能是頻域中兩個場的簡單乘法。 （有些人會稱之爲數學家DFT而不是醫生DFT）。

此外我不允許打印出來的信號的值已經被複制到GPU存儲器後：這是標準的CUDA行爲。在設備上分配內存時，數據存在於設備內存地址空間中，無需額外努力就無法由CPU訪問。搜索託管內存或zerocopy可以從PCI Express的兩端訪問數據（這在許多其他帖子中討論過）。

Answer 2

有幾個問題在這裏：

1. 您正在啓動太多線程的內核乘法輸入數組的大小，因此應與出界外內存錯誤地失敗。我很驚訝你沒有收到任何類型的運行時錯誤。
2. 您的fft/fft - dot產品 - ifft序列的預期解決方案我相信是錯誤的。正確的解決方案將是一個5x5矩陣，每個條目中有25個矩陣。
3. 作爲CUFFT文檔中描述清楚，庫執行unnormalised的FFT：

   CUFFT執行未歸一化的FFT;也就是說，對輸入數據組執行正向FFT，然後對所得到的組進行逆FFT，得到等於輸入的數據，按照元素的數量進行縮放。通過數據集尺寸的倒數來縮放變換，留給用戶以適合的方式執行。

所以，據我估計，你的代碼正確的輸出解決方案應該是5x5矩陣，在每個條目，這將在每個條目，即進行標準化，以5x5矩陣有25 625。預期的結果。我不明白（1）中的問題不會產生不同的結果，因爲乘法內核應該失敗。

TLDR;沒有什麼可以在這裏看到，移動...