Так нужны не расчеты, а примеры реализации с конкретными цифрами, с оптимизированным кодом под определенную задачу. Зачем GPU тестируют на каждой игре отдельно?

Сначала я тоже так думал, но практика, а также профайлеры показали, что проблема именно в копировании между устройствами.

Любая инженерно-техническая задача начинается с расчета (оценки), исходя из расчета выбираются пути реализации. Если вам подходит стандартный БПФ, то он есть в примерах CUDA, можете скачать, поставить, запустить и посмотреть на цифры.



В вашем конкретном случае может это и так, не зная подробностей задачи и железа и не посмотрев в код ничего внятного сказать нельзя. Но меня жизнь научила, что в 90% случаев "дело не в бобине". Раз производители делают PCIe на много линий, значит железо в состоянии их утилизировать, т.е. для современной видеокарты скорости обмена в десятки гигабит в секунду - нормальный режим работы.

В этом тесте ничего сложного нет, 3 строчки кода: копирование на карту, FFT и копирование с карты на хост, все библиотечные оптимизированные функции, хотя свой код FFT тоже пробовал. В результате получам 2,5 Гбит/с на том железе, что у меня есть. если убрать копирование с карты на хост, то получаем 3 Гбит/с,т.е. 15 % ресурсов «жрет» тривиальная функция копирования!!! Не много ли?

Вот тут английский самоделкин на GPU от Raspberry Pi БПФ-ит.
Можно прикинуть производительность для "толстых" GPU.
Разбивает на мелкие с доворотом между ними.
Мы таким способом делали в ПЛИС БПФ на 16М. 8 реальных каналов на XC6V240, 4 потока, разбор.
Частота семплирования 80МГц, на выходе 8 комплексных спектров в 8М бинов по ~5Гц с перекрытием 50%.
Сейчас на Kintex Ultrascale 16 реальных каналов (семплирование ~118МГц) получилось на 4М бинов по ~7Гц с перекрытием 25%.
На GPU в потоке не получилось - думали-смотрели, но не влезло (а может не осилили). Пришлось плисоводить .

Странные показатели у вас.

gtx1060 complex fft 64k

dp ~573 us
из них
21% выполнение
43% копирование туда
37% копирование обратно

sp ~297 us
из них
7% выполнение
55% копирование туда
38% копирование обратно

Собственно, дуплексная пропускная способность шины составляет ~15 - 18гбит/с

зы
т stealth-coder прав на 110%. Сначала оценка, потом выбор пути решения. Иначе получим изучение проблем шаманизма на начальном этапе разработки и проблем опорно-двигательного аппарата на последующих. Оно вам надо? Ну и pci-e 16x - это неспроста, как говорил в. пух.

Выходит, gtx1060 при входном потоке 500 MHz сделать complex fft 64k не успевает?

Время заполнения буфера семплами с выхода АЦП: 64к*2ns = 128 us.

Соответственно, если считать FFT с перекрытием 50%, то время вычисления FFT должно быть меньше 64 us.

А в реале получается, что время вычисления FFT на GPU с учетом загрузки и выгрузки данных в разы больше времени заполнения буфера семплами с выхода АЦП.

Очевидно, что не успевает.
Честно говоря, обработать полосу в 500мгц - нетривиальная задача, требующая индивидуального подхода. Универсальные решения тут не годятся.

Подсознательно кажется с GPU больше "подводных камней" и на начальном этапе они могут быть не видны. Нет прозрачности в пути ADC->PCIe->GPU->PCIe->Host.


Пробежимся по структуре? RobFPGA, подключайтесь. Набросал по-быстрому схему, могу ошибаться, поправляйте:



Подумал, действительно, закладываться на один "жирный" FPGA смысла не имеет. В модульной структуре легче обеспечить большую ширину памяти, ПО модулей может быть одинаковым, соответственно меньше времени на компиляцию и верификацию, выше частота работы. Последовательная структура мне показалась более удобной с точки зрения передачи данных (pipeline). Есть два вопроса:

1. Ширина полосы памяти на один модуль.
По самым оптимистичным оценкам достаточно обеспечить тройную (запись, чтение, коэффициенты) ширину входной полосы с ADC, приведенную к ширине внутренней арифметики.

2. Перектрытие.
За счет чего обеспечить? За счет увеличения кол-ва модулей или гарантии более высокой скорости обработки?

16 каналов, 4 АЦП по 4 канала, квадратуры в цифре с децимацией на 4 (на 3 не пролезли по памяти).
ПЛИС одна.
Память: 4 контроллера DDR3-1600 - 32х, 64х, 64х, 32х; HMC - полтора линка (х8 - слева, х16 - справа ПЛИС).
Наружу: PCIe Gen3 ext x8, PCIe Gen3 ext x4, HMC - два линка х16, serdes - два линка х4 (один слева, другой справа ПЛИС).

Как-то так.

Контроллеры DDR3 - физика из MIG, логика своя. За 6,5 мкс пишет/читает 256 отсчетов по всем каналам, регенерация, калибровка VT.
Перекрытие 25%, в первый буфер пишем 192 отсчета, читаем 256.

Из шишек: замирание PCIe, при пиковой (расчетной) для Gen3 x8 более 6ГБ/сек (даже при TLP128) для 4.8ГБ/сек имели некоторые неудобства.
Пришлось городить эластик-буфер и резать лишнее .

Скорость DDR3 можно поднять (ПЛИС позволяет), тогда проходит и децимация на 3,5.

ЗЫ: На общие вопросы могу здесь ответить, подробности - лучше в личку.

Приветствую!
Вот вот ...
Нее - я предпочитаю медленно спустится с горы и ...

Еще не знаем что делать но будем делать универсально и модульно !


Смотрим что есть на входе FFT=64K, I,Q=16 6ит, для таких N коэффициенты нужны не меньше 20 бит.
Начинаем кумекать как можно это считать - например смотрим структуру FFT R22.
Если не забыл то для N точек нужно N слов (I,Q) памяти для данных и N/4 слов коэффициентов.
Грубо - надо 64K * 4 * 1.5 + 16K * 5 = 384 + 80 KByte, + 64 KByte + таблица для окна. ~ 528 KByte.
Влезет даже в средний чип. Если нужно перекрытие %50 + еще 256K на входной буфер.
Если немного по оптимизировать то часть памяти для коэффициентов и таблицу окна можно сэкономить считая на логике все на лету. Самые большие (входных и для первых stage) можно и во внешнюю память вынести (если полосы хватить).

Структура FFT R22 считает семпл за такт - на заморачиваясь можно получить 300 MHz - если "котика выжать" можно получить еще 5 капе.. и 400 MHz тактовой.

Ну а дальше как игра в наперстки - как крутить вертеть данными либо по очереди в один FFT - если успеваем по частоте.
Либо распределяем на несколько FFT по очереди, либо и то и другое.

Вот когда для конкретной системы будут такие квадратики структуры с цифрами ресурсов и со стрелочками описывающими основные потоки данных - тогда можно будет выбирать "тощий" чип и строить универсальный конвейер.

Ах да - а что с данными после FFT делать не забудьте прикинуть и посчитать. Там ведь тоже будет сюрпризов.

Удачи! Rob.

Да, раз есть готовое и вкусное.


Спасибо, посмотрим. Насколько сложно в алгоритме сделать переменную длину?


Выравнивающие задержки есть? Какой длины? Зависят от длины преобразования?


Очень тяжелый проект, и физически и морально.

Приветствую!

Вкусы у все разные - бывает такое иногда подадут ...

В алгоритме то? - да запросто А вот в реальности не всегда.

Ээээ ... телепатическая манна закончилась - Вы это о чем?

Тяжесть выбора - груз ответственности - мужайтесь! - щас мы Вам насоветуем ...

Удачи! Rob.

У всех своё представление о том, что есть "жирный" FPGA..

Pipeline FFT Radix-4 на 64k комплексных точек влазит в XC7K410T и ещё остается ~30% свободной BRAM памяти.

Ближе к этапу проектирования станет понятно, как проще и дешевле. 64К и 500МГц - это не конечная цель, можно и больше, важнее иметь масштабируемую структуру, чтобы начать с простого преобразования на 1К и дальше развить до 16M (как пример). На текущий момент необходимо понять, что лучше подходит для потоковой обработки:

1. Можно ли сэкономить на промежуточном хранении данных, чтобы остаться в рамках 1К-16М внутри одного кристалла? Разумная ширина внешней памяти допускается. Понятие разумности определяется количеством выводов BGA. Мне кажется, нужно ограничить размерность FPGA количеством выводов не более 900. Если выше - существенно растет время компиляции и верификации, да и разработка самой платы может оказаться не простой задачей, тогда лучше перейти ко второму варианту.

2. Сократить сроки разработки и отладки за счет некоторой избыточности железа по объему и производительности, но применению простых унифицированных модулей и простых алгоритмов обработки, пусть с большим количеством операций сложения и умножения. Возможно это и есть золотая середина между GPU и FPGA.