CUDA fft 1d 来自 MATLAB fft 的不同结果

Question

我想使用 GPU 来加速我的 matlab 程序，但我发现了一个问题。 fft 结果从 CUDA 到 matlab 是不同的。我已经尝试了很多次，但无法解决。所以我来这里寻求帮助。

原始数据： name:cj1;size:1*8

在 matlab 中使用代码：

a1=fft(cj1)';

得到结果： the fft result of matlab

和cuda代码：

cuFloatComplex *idata_m;
idata_m = (cuFloatComplex*)malloc(M * sizeof(cuFloatComplex));
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
    idata_m[i].x = initA[i];
    idata_m[i].y = initB[i];
}
cuComplex *dev_test;
cudaMalloc((void**)&dev_test, M  * sizeof(cuFloatComplex));
cudaMemcpy(dev_test, idata_m, M * sizeof(cuFloatComplex), cudaMemcpyHostToDevice);
cufftHandle plantest;
cufftPlan1d(&plantest, 8, CUFFT_C2C, 1);
cufftExecC2C(plantest, dev_test, dev_test, CUFFT_FORWARD);//forward
cuComplex *test_out;
test_out = (cuFloatComplex*)malloc( M * sizeof(cuFloatComplex));
cudaMemcpy(test_out, dev_test, 8 * sizeof(cuFloatComplex), cudaMemcpyDeviceToHost);

the input data is the same to the original data in matlab

the fft result of cuda

最有趣的是这两个结果非常相似但是顺序错误。那我该怎么做才能使结果与matlab的结果相同呢？

Answer 1

用于 CUDA 代码的输入数据的虚部是用于 Matlab 的负数。所以你真的在计算复数共轭输入的 FFT，inverts the order of the result。要使用 CUDA 获得相同的结果，您应该使用相同的输入。

另外值得注意的是，在 Matlab 中，' 运算符计算 complex-conjugate 转置，因此您可能希望将 CUDA 结果与 a1=transpose(fft(cj1)); 进行比较。

CUDA fft 1d 来自 MATLAB fft 的不同结果

CUDA fft 1d different results from MATLAB fft

matlab

cuda

fft