NVIDIA cuFFTDx文档笔记

https://docs.nvidia.com/cuda/cufftdx/

cuFFTDx 库能够在 CUDA 内核中执行快速傅里叶变换 (FFT) 计算。将 FFT 与其他运算融合可以降低延迟并提升应用程序的性能。

cuFFTDx是 MathDx 包的一部分，其中还包括 cuBLASDx库提供选定的线性代数函数，如通用矩阵乘法 (GEMM)。

cuFFTDx 库提供：

• 快速傅里叶变换 (FFT) CUDA 函数可嵌入到 CUDA 内核中。
• 高性能，无需从全局内存移动数据。
• 可定制性，可根据不同需求（大小、精度、批次数等）调整 FFT 例程的选择。
• 能够将 FFT 内核与其他操作融合，以节省全局内存行程。
• 与 CUDA 工具包未来版本的兼容性。

要求：

• CUDA 工具包 11.0 或更高版本
• 支持的 CUDA 编译器
• 支持的主机编译器（需要 C++17）
• （可选）CMake（3.26 或更高版本）
• CPU 架构 ：x86_64 或 aarch64。
• 支持的 NVIDIA GPU 架构 ：SM70（Volta）至 SM90（Hopper），但目前已弃用的 SM72 除外。

创建块描述符（block descriptors），用于在单个 CUDA 块中运行集体 FFT 运算（由一个或多个线程协作计算一个或多个 FFT）。

创建线程描述符（thread descriptors），每个线程运行单个 FFT 运算。此函数可能需要更多 cuFFTDx 专业知识才能获得更高性能的正确结果。

双向信息流，从用户通过操作符到描述符，再从描述符通过特征到用户。

使用 SM 运算符针对特定的 GPU 架构。这使用户能够使用建议的参数配置描述符，以实现目标性能。