并行快速傅里叶变换不同于平常的FFT算法,其为快速傅里叶变换的改进算法,更便于组织向量运算,效率高且性能好。
背景(1)串行算法
在快速傅里叶变换(FFT)的并行算法中使用了蝶形连接网络。
(2)并行算法
并行计算一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下,可以将计算的过程分解成小部分,之后以并发方式来加以解决1。
电脑软件可以被分成数个运算步骤来运行。为了解决某个特定问题,软件采用某个算法,以一连串指令运行来完成。传统上,这些指令都被送至单一的中央处理器,以循序方式运行完成。在这种处理方式下,单一时间中,只有单一指令被运行(processor level: 比较微处理器,CISC, 和RISC,即流水线Pipeline的概念,以及后来在Pipeline基础上以提高指令处理效率为目的的硬件及软件发展,比如branch-prediction, 比如forwarding,比如在每个运算单元前的指令堆栈,汇编程序员对programm code的顺序改写)。并行运算采用了多个运算单元,同时运行,以解决问题。
二维网孔连接网络上的FFT:
将n个处理器排成的二维网孔连接网络,假设输入序列已经存放在了各个处理器中。
下面以16点变换来解释这个问题:
根据快速傅里叶变换的算法,我们来研究这16个点计算时四次循环的具体执行情况。
同一列间隔一行的元素运算。
同一列间相邻行的元素运算。
同一行间隔一列的元素运算。
同一行间相邻列的元素运算。
由上面的算法执行过程,我们发现,数据交换只在同一行或同一列之间的节点间进行。如果我们在第一,二步循环之后对网孔中的数据进行矩阵转置,那么就可以只在同一列节点之间进行运算。
超立方体连接网络上的FFT:
如果我们按超立方体连接的格雷码将待变换点列填入,那么我们发现,数据交换将只在相邻节点间进行。因此数据通信花费恒为。
并行分析首先,我们设消息传递并行计算机中通信模型使用的是Store-and-forward而不是cut-through模型。下面令表示通信开销,表示通信开始时间,表示传送一个字的通信时间,表示数据每一跳的延迟,表示第l次循环时的开销,而表示进行一个单位运算的时间。p为处理器数,,n为待变换的序列大小。那么我们有公式2:
有这个公式,我们可以得出:
在二维网孔上的等效率标准函数为:
在超立方体上的等效率标准函数为:
本词条内容贡献者为:
李宗秀 - 副教授 - 黑龙江财经学院