Cuda moving average filter

O que é CUDA Inscreva-se hoje Introdução à programação paralela Um curso aberto e on-line de Instrutores de Udacidade: Dr. John Owens, UC Davis e Dr. David Luebke, NVIDIA CUDA reg é uma plataforma de computação paralela e um modelo de programação inventado pela NVIDIA. Permite aumentos dramáticos no desempenho do computador, aproveitando a potência da unidade de processamento gráfico (GPU). Com milhões de GPUs habilitadas para CUDA vendidas até o momento, desenvolvedores de software, cientistas e pesquisadores estão encontrando amplos usos para computação GPU com CUDA. Aqui estão alguns exemplos: Identificar a placa escondida nas artérias. Os ataques cardíacos são a principal causa de morte em todo o mundo. A Harvard Engineering, a Harvard Medical School e o Brigham Womens Hospital juntaram-se para usar GPUs para simular o fluxo sanguíneo e identificar placas ocultas sem técnicas invasivas de imagem ou cirurgia exploratória. Analisar o fluxo de tráfego aéreo. O Sistema Nacional do Espaço Aéreo gerencia a coordenação nacional do fluxo de tráfego aéreo. Os modelos de computador ajudam a identificar novas maneiras de aliviar o congestionamento e manter o tráfego de avião movendo-se eficientemente. Usando o poder computacional das GPUs, uma equipe da NASA obteve um grande ganho de desempenho, reduzindo o tempo de análise de dez minutos para três segundos. Visualize moléculas. Uma simulação molecular chamada NAMD (dinâmica molecular em nanoescala) recebe um grande impulso de desempenho com GPUs. A aceleração é o resultado da arquitetura paralela de GPUs, que permite que os desenvolvedores do NAMD utilizem o CUDA Toolkit para as partes de uso intensivo da computação do aplicativo para o GPU. Background GPU Computing: The Revolution Youre enfrenta imperativos: melhore o desempenho. Resolva um problema mais rapidamente. O processamento paralelo seria mais rápido, mas a curva de aprendizado é íngreme, não é mais. Com o CUDA, você pode enviar códigos C, C e Fortran diretamente para GPU, não é necessário um idioma de montagem. Os desenvolvedores em empresas como Adobe, ANSYS, Autodesk, MathWorks e Wolfram Research estão despertando aquele gigante dormindo da GPU - para fazer computação científica e de engenharia de propósito geral em uma variedade de plataformas. Usando linguagens de alto nível, as aplicações aceleradas por GPU executam a parte seqüencial de sua carga de trabalho na CPU otimizada para o desempenho de um único segmento, enquanto aceleram o processamento paralelo na GPU. Isso é chamado de computação GPU. A computação GPU é possível porque a GPU da atualidade faz muito mais do que renderizar gráficos: chama com um teraflop de desempenho em ponto flutuante e tarefas de aplicativos crunches projetadas para qualquer coisa, desde finanças até medicamentos. O CUDA é amplamente implantado através de milhares de aplicativos e trabalhos de pesquisa publicados e apoiado por uma base instalada de mais de 375 milhões de GPUs habilitadas para CUDA em cadernos, estações de trabalho, clusters de computação e supercomputadores. Visite a Zona CUDA para obter exemplos de aplicações em diversos mercados verticais e desperte seu gigante de GPU. História da computação GPU As primeiras GPUs foram projetadas como aceleradores gráficos, suportando apenas pipelines específicas de função fixa. A partir do final da década de 1990, o hardware tornou-se cada vez mais programável, culminando na primeira GPU da NVIDIA em 1999. Menos de um ano depois de a NVIDIA ter cunhado o termo GPU, os artistas e desenvolvedores de jogos foram os únicos que faziam o trabalho inovador com a tecnologia: os pesquisadores eram Tocando sua excelente performance em ponto flutuante. O movimento de GPU de uso geral (GPGPU) surgiu. Mas o GPGPU estava longe de ser fácil naquela época, mesmo para aqueles que conheciam linguagens de programação de gráficos como o OpenGL. Os desenvolvedores tiveram que mapear cálculos científicos em problemas que poderiam ser representados por triângulos e polígonos. O GPGPU estava praticamente fora de limites para aqueles que não tinham memorizado as mais recentes APIs de gráficos até que um grupo de pesquisadores da Universidade de Stanford se propusesse reimaginar a GPU como um processador de streaming. Em 2003, uma equipe de pesquisadores liderada por Ian Buck revelou Brook, o primeiro modelo de programação amplamente adotado para estender o C com construções paralelas de dados. Usando conceitos como fluxos, kernels e operadores de redução, o compilador Brook e o sistema de tempo de execução expuseram a GPU como um processador de uso geral em uma linguagem de alto nível. Mais importante ainda, os programas de Brook não eram apenas mais fáceis de escrever do que o código GPU ajustado manualmente, eles eram sete vezes mais rápidos do que o código existente semelhante. A NVIDIA sabia que o hardware com rapidez e rapidez precisava ser acoplado a ferramentas de hardware e software intuitivas e convidou a Ian Buck para se juntar à empresa e começar a evoluir uma solução para executar C sem problemas no GPU. Ao juntar o software e o hardware, a NVIDIA apresentou o CUDA em 2006, a primeira solução mundial para computação geral em GPUs. Ferramentas e treinamento Hoje, o ecossistema CUDA está crescendo rapidamente à medida que mais e mais empresas fornecem ferramentas, serviços e soluções de classe mundial. Se você quiser escrever seu próprio código, a maneira mais fácil de aproveitar o desempenho das GPUs é com o CUDA Toolkit. Que fornece um ambiente de desenvolvimento abrangente para desenvolvedores C e C. O CUDA Toolkit inclui um compilador, bibliotecas de matemática e ferramentas para depuração e otimização do desempenho de seus aplicativos. Você também encontrará exemplos de código, guias de programação, manuais de usuário, referências de API e outras documentações para ajudá-lo a começar. A NVIDIA oferece tudo isso de forma gratuita, incluindo o NVIDIA Parallel Nsight para o Visual Studio, o primeiro ambiente de desenvolvimento da industrys para aplicações massivamente paralelas que usam GPUs e CPUs. Aprender a usar CUDA é conveniente, com treinamento on-line abrangente disponível, bem como outros recursos, como webinars e livros. Mais de 400 universidades e faculdades ensinam programação da CUDA, incluindo dezenas de Centros de Excelência CUDA e CUDA Research and Training Centers. Para os desenvolvedores Para outra abordagem, você pode truncar a janela da média móvel exponencial e, em seguida, calcular o seu sinal filtrado fazendo uma convolução entre o sinal e a exponencial janela. A convolução pode ser calculada usando a biblioteca FFT CUDA livre (cuFFT) porque, como você pode saber, a convolução pode ser expressa como a multiplicação pontual dos dois sinais no domínio fourier (Este é o nome apropriado do Teorema da Convolução, Que corre com uma complexidade de O (n log (n))). Este tipo de abordagem minimizará o código do kernel CUDA e executará muito rapidamente, mesmo em uma GeForce 570. Especialmente, se você puder fazer todos os seus cálculos em uma única precisão (flutuante). Respondeu 30 de abril 14 às 17:04 Eu proporia manipular a equação de diferença acima conforme indicado abaixo e depois usando primitivas de impulso CUDA. MANIPULAÇÃO DE EQUALIDADE DE DIFERENÇA - FORMA EXPLÍCITA DA EQUAÇÃO DE DIFERENÇA Por álgebra simples, você pode encontrar o seguinte: De acordo com isso, a forma explícita é a seguinte: CUDA THRUST IMPLEMENTATION Você pode implementar o formulário explícito acima pelas seguintes etapas: Inicializar uma sequência de entrada dinput para Alfa, exceto para dinput0. 1. Defina um vetor d1overbetatothen igual a 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. Multiplique o dinpartimento elementar por d1overbetatothen Execute um inclusivecan para obter a seqüência do yn betan Divida a seqüência acima por 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. A abordagem acima pode ser recomendada para sistemas Linear Time-Varying (LTV). Para os sistemas Linear Time-Invariant (LTI), a abordagem FFT mencionada por Paul pode ser recomendada. Estou fornecendo um exemplo dessa abordagem usando o CUDA Thrust e cuFFT na minha resposta ao filtro FIR na CUDA.