电讯技术

作者：何嘉星,李艳文,李柔,翟平华,李阳,邹喜华,潘炜,闫连山

单位：(西南交通大学 信息科学与技术学院，成都 611756)

关键词：神经网络处理器；快速傅里叶变换；昇腾达芬奇架构；特定域架构；神经网络计算架构；

基金：国家自然科学基金资助项目(62275222,61901397)；中央高校基本科研业务费项目(2682020CX87)；四川省科技计划(2020YJ0014)；西南交通大学种子基金(2682021GF027)

为实现神经网络处理器快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)算子，探讨了FFT算法在神经网络处理器中的高性能和高精度并行计算问题。以华为昇腾910(Ascend910)神经网络处理器为例，基于华为公司提出的神经网络计算架构(Compute Architecture for Neural Network，CANN)设计了缓存分片、高效转置、矢量化蝶形计算的FFT高性能计算方案，实现了半精度和单精度任意长度复数序列的FFT计算。实验结果表明，精度和性能在序列达到一定长度后都优于中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，与英伟达(NVIDIA)的统一计算设备架构快速傅里叶变换(Compute Unified Device Architecture Fast Fourier Transform，cuFFT)相比，在半精度数据的典型长度上性能和精度最多分别提升了16.5倍和48%。

来源：2025年第12期

《电讯技术》期刊编辑部

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