《表4 两种平台三种实现方案对比》

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《基于分数阶傅里叶变换的水下航行器LFM回波检测算法的GPU优化实现》

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表4给出了NB=3，NP=81条件下处理一窗数据时几种方案执行时间。在桌面级平台上，与CPU实现方案相比，GPU方案能获得超过9倍的性能加速。对于计算复杂度较低的步骤如BF＿IN步骤，GPU方案仅获得约2.33倍性能加速。加速效果不明显，原因为核函数的启动具有较大而相对固定的时间开销，当计算任务的计算复杂度较低时，核函数启动时间开销占比较大且不可忽略。另外，C＿CONV步骤的计算复杂度约5.6 GFloats，GPU方案实现该步骤的计算吞吐量约243 GFlops，获得约10倍性能加速，这充分体现了GPU在处理大规模并行计算任务时的优势。将GPU并行程序移植到嵌入式平台上，执行时间约89 ms，小于UUV平台半窗采集数据的更新时间，满足实时性需求。