我正在查看 Nvidia SDK 的卷积 FFT 示例(对于大型内核),我知道傅立叶变换背后的理论及其 FFT 实现(至少是基础知识),但我无法弄清楚以下代码的作用:
const int fftH = snapTransformSize(dataH + kernelH - 1);
const int fftW = snapTransformSize(dataW + kernelW - 1);
....//gpu initialization code
printf("...creating R2C & C2R FFT plans for %i x %i\n", fftH, fftW);
cuf ftSafeCall( cufftPlan2d(&fftPlanFwd, fftH, fftW, CUFFT_R2C) );
cufftSafeCall( cufftPlan2d(&fftPlanInv, fftH, fftW, CUFFT_C2R) );
printf("...uploading to GPU and padding convolution kernel and input data\n");
cutilSafeCall( cudaMemcpy(d_Kernel, h_Kernel, kernelH * kernelW * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice) );
cutilSafeCall( cudaMemcpy(d_Data, h_Data, dataH * dataW * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice) );
cutilSafeCall( cudaMemset(d_PaddedKernel, 0, fftH * fftW * sizeof(float)) );
cutilSafeCall( cudaMemset(d_PaddedData, 0, fftH * fftW * sizeof(float)) );
padKernel(
d_PaddedKernel,
d_Kernel,
fftH,
fftW,
kernelH,
kernelW,
kernelY,
kernelX
);
padDataClampToBorder(
d_PaddedData,
d_Data,
fftH,
fftW,
dataH,
dataW,
kernelH,
kernelW,
kernelY,
kernelX
);
我以前从未使用过 CUFFT 库,所以我不知道 snapTransformSize 的作用
(这是代码)
int snapTransformSize(int dataSize){
int hiBit;
unsigned int lowPOT, hiPOT;
dataSize = iAlignUp(dataSize, 16);
for(hiBit = 31; hiBit >= 0; hiBit--)
if(dataSize & (1U << hiBit)) break;
lowPOT = 1U << hiBit;
if(lowPOT == dataSize)
return dataSize;
hiPOT = 1U << (hiBit + 1);
if(hiPOT <= 1024)
return hiPOT;
else
return iAlignUp(dataSize, 512);
}
也不知道为什么复平面如此初始化。
你能给我提供解释链接或答案吗?
最佳答案
它似乎将 FFT 维度四舍五入到 2 的下一个幂,除非维度超过 1024,在这种情况下,它会四舍五入到 512 的下一个倍数。
在四舍五入 FFT 大小之后,您当然需要用零填充数据以使其成为 FFT 的正确大小。
请注意,我们通常需要为卷积进行四舍五入和填充的原因是因为每个 FFT 维度需要为 image_dimension + kernel_dimension - 1
,这通常不是一个方便的数字,例如 2 的幂。
关于visual-c++ - CUFFT - 填充/初始化问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5510935/