Демодулятор PSK, Оптимизация Опции

[Serg76]

Доброго времени суток!
После написания программного ФМ демодулятора сразу возникла проблема оптимизиции. Начал с оптимизации структуры демодулятора, переписал основные узлы, убрал тривиальные операции, что можно заменил таблицами и т.д. и т.п., в общем выжал все возможное. В результате получил 1,5 Мсим/с символьной скорости в реальном масштабе времени на Intel Core2Duo 2,4 GHz. Но надо еще быстрее. Единственным возможным выходом вижу переход демодулятора на работу с целочисленной арифметикой т.е. замена всех операций с плавающей точкой на целочисленные, но как это реализовать пока не знаю. Посему прошу помощи уважаемой аудитории предоставить любую информацию по этому вопросу, заранее благодарен.

[Serg76]

2CaPpuCcino
Буферизация есть на входе (принимается блок данных, осуществляется его преобразование к нужному формату и далее передается непосредственно на демодулятор). В самом демодуляторе работа организована потактно иначе не получится. Единственное где можно выиграть это только при фильтрации, когда осуществляется свертка входного сигнала с ИХ фильтра. Там как раз и обрабатываются довольно большие объемы данных на каждом такте и эти операции можно распараллелить. Во всех остальных местах обработка осуществляется на уровне элементарных арифметических операций и упростить их уже не получится. Вы с CODA сталкивались, какие впечатления от использования, стоит ли ее пробовать для оптимизации. Видяха есть в наличии ASUS nVidia 8800 GT. И спасибо за потраченное время

[CaPpuCcino]

Вы с CODA сталкивались, какие впечатления от использования, стоит ли ее пробовать для оптимизации. Видяха есть в наличии ASUS nVidia 8800 GT.

я вам своими словами пересказывать не буду, всё (что это архитектурно и как с этим работать) достаточно хорошо расписано на родном сайте http://www.nvidia.com/object/cuda_education.html (первые ссылки вообще видео тьюториалы). субъективные впечатления - в самом компиляторы есть незначительные глюки, но версии достаточно быстро обновляются (например в CUDA 1.1 компилер, кажись, спотыкался на многострочных макросах в 2.0 это уже убрали). алгоритмы с возможностью распараллеливания данных ускоряются раз в 10 без особой SIMD оптимизации за счёт распараллеливания на массиве мультипроцессоров SPMD. по синтаксису это Си надстроеный директивами и макросами, процесс привыкания от нескольких недель до месяца.