一种面向离散余弦变换及其他傅里叶相关变换的新加速范式
分布式、并行与集群计算
2021-10-05 v1
摘要
离散余弦变换(DCT)及其他傅里叶相关变换在科学计算中有广泛应用。然而，现成的高性能多维DCT(MD DCT)库在并行计算系统中并不易得。公开的MD DCT实现采用一种直接方法，将计算分解为沿每一维的多个一维DCT，由于计算效率、并行性与局部性低下，性能难免非最优。本文提出一种面向MD DCT的新加速范式。提出一种三阶段流程将MD DCT分解为MD FFT与高度优化的预处理/后处理，具有高效计算与高算术强度。我们的范式可轻松扩展至其他傅里叶相关变换及其他并行计算系统。实验结果表明，我们的2D DCT/IDCT CUDA实现具有稳定、可与FFT相比的执行时间，比先前的行列法快。若干案例研究证明采用我们的范式可实现可观的效率提升。实现代码见https://github.com/JeremieMelo/dct_cuda/tree/reconstruct。
引用
@article{arxiv.2110.01172,
title = {A New Acceleration Paradigm for Discrete CosineTransform and Other Fourier-Related Transforms},
author = {Zixuan Jiang and Jiaqi Gu and David Z. Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01172},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 7 figures, 7 tables