华南理工大学学报(自然科学版)

作者：陆璐, 祝松祥, 田卿燕, 林海山, 郭逸劼

单位：1.华南理工大学 计算机科学与工程学院，广东 广州 5100062.鹏城实验室，广东 深圳 5180003.广东省隧道工程安全与应急保障技术及装备企业重点实验室，广东 广州 510440

关键词：图形处理器,Matrix Core,快速傅里叶变换,矩阵乘法

基金：广东省重点领域研发计划项目(2022B0101070001)

快速傅里叶变换（FFT）算法广泛应用于科学计算等领域。为了充分挖掘图形处理器（GPU）的计算能力并进一步提高FFT的计算效率，该文针对矩阵形式的Stockham FFT，提出了一种基于Matrix Core的高性能多维FFT计算方案。在计算优化方面，该方案利用Matrix Core加速FFT计算中的矩阵乘运算，同时通过编译器内部指令完成小粒度的矩阵乘加，使得Matrix Core支持更多尺寸的FFT计算。在内存优化方面，该方案使用2层迭代策略，以充分利用共享内存，减少与全局内存的数据交换；根据Matrix Core的矩阵数据在各个线程寄存器中的分布规律，直接在寄存器上完成FFT计算中大量存在的矩阵逐元素乘操作；通过对共享内存中的数据进行重排来缓解存储体冲突，并采用双缓冲策略缓解访存瓶颈。该文还提出了高效的矩阵转置策略，以加速多维FFT计算。在AMD MI250 GPU平台上将该方案与GPU上主流的高性能FFT计算库rocFFT和VkFFT进行了比较实验，结果表明：该方案在AMD MI250上的1维、2维和3维FFT平均计算效率均优于rocFFT和VkFFT，3维FFT的平均计算效率为rocFFT的1.5倍，为VkFFT的2.0倍，具有较好的性能提升；mcFFT的计算精度与rocFFT和VkFFT保持在相同水平。

来源：2025年第3期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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