GPU加速的RadixFFT算法在大数据处理中的应用
深度学习
2024-07-23 07:00
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随着科技的不断发展，数据量呈爆炸式增长。传统的CPU在处理大规模数据时，往往面临性能瓶颈。而GPU由于其并行计算能力，逐渐成为大数据处理领域的新宠。本文将介绍一种基于GPU加速的Radix FFT（快速傅里叶变换）算法，以及其在大数据处理中的应用。
一、背景知识
- 快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换是一种常用的信号处理方法，用于将时域信号转换为频域信号。FFT算法通过将长序列分解为多个短序列，实现对长序列的快速计算。然而，当数据量较大时，传统CPU上的
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随着科技的不断发展，数据量呈爆炸式增长。传统的CPU在处理大规模数据时，往往面临性能瓶颈。而GPU由于其并行计算能力，逐渐成为大数据处理领域的新宠。本文将介绍一种基于GPU加速的Radix FFT（快速傅里叶变换）算法，以及其在大数据处理中的应用。
一、背景知识
- 快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换是一种常用的信号处理方法，用于将时域信号转换为频域信号。FFT算法通过将长序列分解为多个短序列，实现对长序列的快速计算。然而，当数据量较大时，传统CPU上的
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