华南理工大学学报(自然科学版)

作者：陆璐, 王远飞, 梁志宏, 索思亮

单位：1.华南理工大学 计算机科学与工程学院，广东 广州 5100062.南方电网科学研究院有限责任公司，广东 广州 5106633.广东省电力系统网络安全企业重点实验室，广东 广州 510663

关键词：快速傅里叶变换,昇腾NPU,异构计算,高性能计算

基金：广东省自然科学基金项目(2024A1515010204);南方电网科学研究院有限责任公司项目(1500002024030103XA00063)

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）作为科学计算和信号处理领域的核心算法，已广泛应用于数字信号处理、图像处理、深度学习等领域。随着数据规模的增长和处理需求的提高，在新型硬件平台上优化FFT算法显得尤为重要。该文深入分析了昇腾NPU的架构特点及其对FFT算法优化的影响，基于矩阵运算形式的Stockham FFT算法，提出了一系列创新性优化策略：设计了启发式radix选择算法，针对不同输入规模提供较优的radix序列组合；针对单次迭代FFT，开发了无需虚实分离的高效计算流程，显著减少了全局内存访问开销；提出了基于片上缓存的数据读取优化策略，大幅提升了数据访问速度；为多次迭代设计了数据布局优化方法，有效改善了整体访存效率。在搭载昇腾910 AI处理器的昇腾Atlas 800平台上的实验结果表明，该文提出的优化策略相比无优化基准实现了4.61的平均加速比；对各项优化策略进行的独立性能分析和验证表明，各单项优化策略的平均加速比为1.42~3.52。研究结果为在新型NPU架构上实现高效FFT算法提供了技术参考。

来源：2025年第11期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看华南理工大学学报(自然科学版)杂志2025年第11期