Question

我有以下代码在进行逆FFT时有错误。正向FFT工作，因为我打印输出并验证它。但反过来似乎没有。有任何想法吗？看起来我错过了一个概念吗？

编辑 - 我基本上重写了CUDA工具包示例附带的代码。我试图使用FFT但使用修改后的算法（实际上是DIF）执行卷积。

EDIT2 - 为问题提供代码。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#include <cuda_runtime.h>
#include <cufft.h>

typedef enum signaltype {REAL, COMPLEX} signal;

typedef float2 Complex;

void
printData(Complex *a, int size, char *msg) {

  if (msg == "") printf("\n");
  else printf("%s\n", msg);

  for (int i = 0; i < size; i++)
    printf("%f %f\n", a[i].x, a[i].y);
}

void
normData(Complex *a, int size, float norm) {

  for (int i = 0; i < size; i++) {
    a[i].x /= norm;
    a[i].y /= norm;
  }
}

void
randomFill(Complex *h_signal, int size, int flag) {

  // Real signal.
  if (flag == REAL) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      h_signal[i].x = rand() / (float) RAND_MAX;
      h_signal[i].y = 0;
    }
  }
}

// FFT a signal that's on the _DEVICE_.
void
signalFFT(Complex *d_signal, int signal_size) {

  cufftHandle plan;
  if (cufftPlan1d(&plan, signal_size, CUFFT_C2C, 1) != CUFFT_SUCCESS) {
    printf("Failed to plan FFT\n");
    exit(0);
  }

  // Execute the plan.
  if (cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *) d_signal, (cufftComplex *) d_signal, CUFFT_FORWARD) != CUFFT_SUCCESS) {
    printf ("Failed Executing FFT\n");
    exit(0);
  }

}

void
signalIFFT(Complex *d_signal, int signal_size) {

  cufftHandle plan;
  if (cufftPlan1d(&plan, signal_size, CUFFT_C2C, 1) != CUFFT_SUCCESS) {
    printf("Failed to plan IFFT\n");
    exit(0);
  }

  // Execute the plan.
  if (cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *) d_signal, (cufftComplex *) d_signal, CUFFT_INVERSE) != CUFFT_SUCCESS) {
    printf ("Failed Executing IFFT\n");
    exit(0);
  }

}

int main()
{

  Complex *h_signal, *d_signal1;

  int alloc_size, i;

  alloc_size = 16;

  // Kernel Block and Grid Size.
  const dim3 blockSize(16, 16, 1);
  const dim3 gridSize(alloc_size / 16 + 1, alloc_size / 16 + 1, 1);

  h_signal = (Complex *) malloc(sizeof(Complex) * alloc_size);

  cudaMalloc(&d_signal1, sizeof(Complex) * alloc_size);
  if (cudaGetLastError() != cudaSuccess){
    printf("Cuda error: Failed to allocate\n");
    exit(0);
  }
  //cudaMalloc(&d_signal2, sizeof(Complex) * alloc_size);

  // Add random data to signal.
  randomFill(h_signal, alloc_size, REAL);
  printData(h_signal, alloc_size, "Random H1");

  cudaMemcpy(d_signal1, h_signal, sizeof(Complex) * alloc_size, cudaMemcpyHostToDevice);

  signalFFT(d_signal1, alloc_size);

  signalIFFT(d_signal1, alloc_size);

  cudaDeviceSynchronize();

  cudaMemcpy(h_signal, d_signal1, sizeof(Complex) * alloc_size, cudaMemcpyDeviceToHost);

  printData(h_signal, alloc_size, "IFFT");

  return 0;
}

Answer 1

写一个好问题的建议：

在问题中发布您的代码，而不是在外部链接中。有一天，这个链接将变得无效，你的问题也将成为未来的读者。
在问题中发布您的实际数据（在这种情况下没有那么多）。
发布或确定您对数据的期望以及原因。

另一个注意事项：

cufft documentationn instructs you to use cufftComplex，而不是您自己的数据类型，尽管您的工作正常。如果袖口的开发人员因为某些奇怪的原因而改变了他们的数据布局，那么你的代码会在重新编译时中断。如果您使用推荐的数据类型，则不应该。

现在关于你的问题，我运行了你的代码并获得了这样的结果：

Random H1
0.840188 0.000000
0.394383 0.000000
0.783099 0.000000
0.798440 0.000000
0.911647 0.000000
0.197551 0.000000
0.335223 0.000000
0.768230 0.000000
0.277775 0.000000
0.553970 0.000000
0.477397 0.000000
0.628871 0.000000
0.364784 0.000000
0.513401 0.000000
0.952230 0.000000
0.916195 0.000000
IFFT
13.443005 0.000000
6.310127 -0.000000
12.529589 0.000000
12.775041 0.000000
14.586359 -0.000000
3.160823 0.000000
5.363565 0.000000
12.291674 -0.000000
4.444397 -0.000000
8.863521 0.000000
7.638353 0.000000
10.061934 -0.000000
5.836554 0.000000
8.214415 -0.000000
15.235678 -0.000000
14.659121 -0.000000

您的代码中似乎唯一缺少的是您没有将结果除以转换的长度（在本例中为16）以获取原始数据（如示例代码{{中所示） 3}}）。当我这样做时，我得到了我认为的预期结果：

Random H1
0.840188 0.000000
0.394383 0.000000
0.783099 0.000000
0.798440 0.000000
0.911647 0.000000
0.197551 0.000000
0.335223 0.000000
0.768230 0.000000
0.277775 0.000000
0.553970 0.000000
0.477397 0.000000
0.628871 0.000000
0.364784 0.000000
0.513401 0.000000
0.952230 0.000000
0.916195 0.000000
IFFT
0.840188 0.000000
0.394383 -0.000000
0.783099 0.000000
0.798440 0.000000
0.911647 -0.000000
0.197551 0.000000
0.335223 0.000000
0.768230 -0.000000
0.277775 -0.000000
0.553970 0.000000
0.477397 0.000000
0.628871 -0.000000
0.364785 0.000000
0.513401 -0.000000
0.952230 -0.000000
0.916195 -0.000000

顺便说一句，感谢您提供完整的，可编译的代码示例。

CUDA逆FFT错误

1 个答案: