一种高吞吐量大带宽的通用信道化GPU算法

    公开(公告)号:CN114978200B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210894341.2

    申请日:2022-07-28

    摘要: 本发明公开了一种高吞吐量大带宽的通用信道化GPU算法,基于CUDA计算平台,包括以下步骤:S1:利用计算初始化模块预先申请信道化流程处理中所需的输入、输出及中间变量的存储空间;S2:利用参数配置模块设置目标窄带信号相关参数并根据这些相关参数将其与计算初始化模块中分配的存储资源进行配置处理;S3:利用核心功能模块执行实际的信道化计算,根据步骤S2给各路窄带信号分配对应的计算资源并且开启信道化流程内部各子功能模块的执行处理。本发明能保持较高的计算性能,满足相关应用场景的实时性处理指标。本发明在支持CUDA的多代GPU硬件平台上均能部署配置,并且算法性能可以自适应匹配GPU硬件本身的计算能力,能支撑信道化场景的灵活配置。

    一种高吞吐量大带宽的通用信道化GPU算法

    公开(公告)号:CN114978200A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210894341.2

    申请日:2022-07-28

    摘要: 本发明公开了一种高吞吐量大带宽的通用信道化GPU算法,基于CUDA计算平台,包括以下步骤:S1:利用计算初始化模块预先申请信道化流程处理中所需的输入、输出及中间变量的存储空间;S2:利用参数配置模块设置目标窄带信号相关参数并根据这些相关参数将其与计算初始化模块中分配的存储资源进行配置处理;S3:利用核心功能模块执行实际的信道化计算,根据步骤S2给各路窄带信号分配对应的计算资源并且开启信道化流程内部各子功能模块的执行处理。本发明能保持较高的计算性能,满足相关应用场景的实时性处理指标。本发明在支持CUDA的多代GPU硬件平台上均能部署配置,并且算法性能可以自适应匹配GPU硬件本身的计算能力,能支撑信道化场景的灵活配置。