Быстрое дискретное преобразование Фурье (БПФ)

Эта работа прошла предварительную проверку Дата последней правки страницы: 18.11.2016 Данная работа соответствует формальным критериям. Проверено IgorS.

Авторы: Чачба А.Н., Костоев Р.С.

Чачба А.Н. заполнил половину всех заполненных пунктов (а именно 1.1, 1.2, 1.6, 1.8, 1.9) и построил информационный граф алгоритма, Костоев Р.С. написал программу и провел серию запусков на суперкомпьютере и заполнил вторую половину пунктов. Оба после заполнения исправляли найденные ошибки во всех пунктах.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ)
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(N \log N)[/math]
Объём входных данных	[math]N[/math]
Объём выходных данных	[math]N[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]O(\log N)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]O(N)[/math]

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Преобразование Фурье - взаимно однозначное отображение одной функции [math]f[/math] вещественной переменной, называемой таргетным сигналом, с другой функцией [math]\hat{f}[/math] вещественной переменной, называемой образом Фурье, или спектром исходной функции, по формуле:

[math] \hat{f}(\omega)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-ix\omega}\,dx [/math]

Дискретное преобразование Фурье, в свою очередь, есть аналог непрерывного преобразования Фурье, но для дискретного сигнала, содержащего [math]N[/math] отсчетов. Широко применяется в цифровой обработке сигналов, теории вероятностей, криптографии и акустике. Преобразование Фурье обратимо, причем обратное преобразование имеет практически ту же форму, что и прямое. Преобразование Фурье имеет сложность [math]O(N^2)[/math], но существует быстрый вариант преобразование Фурье со сложностью [math]O(N\log{N})[/math]. Такая скорость достигается благодаря применению схемы «разделяй и властвуй». Общий вид преобразования позволяет разделить массив на несколько частей таким образом, что, применяя преобразование Фурье к отдельным его частям и объединяя специальным образом результаты (при помощи поворотных множителей и повторного применения преобразования), получать на выходе образ исходного вектора. Но благодаря разделению массива исходного размера на части суммарная асимптотическая сложность алгоритма уменьшается.

1.2 Математическое описание алгоритма

Пусть исходный сигнал имеет значения [math]x_n,\quad n = 0,\dots,N-1[/math], тогда дискретное прямое преобразование Фурье (ДПФ) имеет вид:

[math] X_k = \sum_{n=0}^{N-1}x_ne^{-\frac{2\pi i}{N}kn},\quad k = 0, \dots, N-1 [/math]

Обозначим [math] \varepsilon_{N} = e^{-\frac{2\pi i}{N}}[/math], тогда ДПФ можно перезаписать в матричной форме:

[math] \bar X = A\bar x [/math]

где матрица [math]A = \{\varepsilon_{N}^{(i - 1)(j - 1)}\}_{i,j=1}^{N}[/math]

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Пусть, для простоты [math] N = km[/math], тогда рекурсивная реализация преобразования Фурье, за счет [math]{k}[/math] рекурсий на первом этапе и [math]m[/math] на последнем этапе, имеет суммарную сложность [math]O(Nk + Nm + km) = O(N(k + m))[/math].

В случае, например [math]N = 2^n[/math] сложность БПФ составляет [math]O(N\log{N})[/math].

В общем же случае, когда [math]N = \prod_{i=1}^np_i[/math] сложность БПФ составляет [math] O(N(\sum_{i=1}^np_i))[/math]. Так как рекурсия применяется каждый раз при отщеплении одного множителя, то можно заключить, что глубина рекурсии алгоритма составляет [math]O(n)[/math], где [math]n[/math] — число множителей в факторизации [math]N[/math].

В свою очередь, если число [math]N[/math] не факторизуется в произведение простых множителей (то есть [math]N[/math] — простое число), то данный алгоритм не применим. На замену ему приходит алгоритм Радера, имеющий худшую асимптотику, нежели обычный БПФ, но лучшую чем [math]O(N^2)[/math]. Также алгоритм Радера потребует дополнительного взаимодействия процессоров, что приведет к ухудшению эффективности.

1.4 Макроструктура алгоритма

Макроструктура БПФ для случая [math]N = km[/math] описывается рекурсивно:

1. [math]k[/math] независимых преобразований векторов меньшей размерности [math]m[/math]
2. Умножение элементов на поворотные коэффициенты ([math]N[/math] умножений)
3. [math]m[/math] обратных преобразований векторов размерностей [math]k[/math]

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Рекурсивный метод для случая [math]N = 2^k[/math], без оптимизации на C++:

#include <vector>
#include <complex>

using namespace std;

typedef complex<double> cd;
typedef vector<cd> vcd;

vcd fft(const vcd &as) { 
  int n = as.size();
  if (n == 1) return vcd(1, as[0]);

  vcd w(n); // Calculate roots
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    double alpha = 2 * M_PI * i / n;
    w[i] = cd(cos(alpha), sin(alpha));
  }

  vcd A(n / 2), B(n / 2);
  for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
    A[i] = as[i * 2];
    B[i] = as[i * 2 + 1];
  }
  vcd Av = fft(A);
  vcd Bv = fft(B);
  vcd res(n);
  for (int i = 0; i < n; i++)
    res[i] =   Av[i % (n / 2)] +
        w[i] * Bv[i % (n / 2)];
  return res;
}

В последовательном варианте можно бороться за улучшение константы сложности, предподсчитав значения соответствующих коэффициентов.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Алгоритм состоит из трех этапов, следовательно если [math]N = \prod_{i = 1}^np_i[/math], то общая сложность составляет порядка [math]O(N\sum_{i=1}^np_i)[/math] операций.

Пусть существует некоторое фиксированное число [math]P[/math], такое что:

[math] p_i \leq P \quad \forall i = 1...n, [/math]

тогда, учитывая, что [math]n \leq \log_{P}{N}[/math], сложность алгоритма можно записать в виде [math]O(N\log{N})[/math].

1.7 Информационный граф

Рисунок 1. Информационный граф преобразования Кули-Тьюки для [math]N = km = 25, k = 5, m = 5[/math]. Желтые вершины - умножение на поворотные множители.

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

В силу независимости всех рекурсивных вызовов и того факта, что путь максимальной длины в графе (так называемый критический путь) имеет порядок [math]O(\log{N})[/math], можно утверждать, что параллельная сложность алгоритма составит [math]O(\log{N})[/math].

Замечание: формально основание логарифма на каждом рекурсивном шаге зависит от множителя в факторизации [math]N[/math], потому использована О-символика.

При условии ограниченности количества доступных вычислительных узлов рекомендуется выбирать множители в разложении числа $N$ близкими к числу доступных узлов, таким образом доступные ресурсы будут использованы максимально эффективно.

Итого алгоритм относится к логарифмическому классу алгоритмов по параллельной сложности.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Чаще всего для обработки сигналов в качестве входных данных для БПФ подается вектор размерности [math]N[/math] вещественных элементов. Но БПФ работает и для случая элементов над комплексным полем. Таким образом, например, можно экономить на количестве применений БПФ в некоторой конкретной задаче путем приведения двух векторов вещественных чисел к одному вектору комплексных чисел с вещественной частью равной первому вектору и комплексной частью равной второму вектору: [math]x, y[/math] - исходные сигналы. Обозначим [math]z = x + iy[/math], а [math]F(k, x)[/math] - это [math]k[/math]-ый коэффициент образа Фурье вектора [math]x[/math]. Тогда:

[math]F(k, x) = \frac{F(k, z) + F(k, \bar z)}{2}[/math]

[math]F(k, y) = -i\frac{F(k, z) - F(k, \bar z)}{2}[/math]

Учитывая, что [math]F(k, \bar z) = \overline{F(N - k, z)}[/math], получаем:

[math]F(k, x) = \frac{F(k, z) + \overline{F(N-k, z)}}{2}[/math]

[math]F(k, y) = -i\frac{F(k, z) - \overline{F(N-k,z)}}{2}[/math]

Такой способ позволяет приблизительно в два раза уменьшить количество вычислений.

Выходные данные: Вектор размерности [math]N[/math] комплексных чисел - спектр исходного сигнала.

1.10 Свойства алгоритма

Матрица Вандермонда преобразования [math]A = \{e^{-\frac{2\pi i}{N}(i - 1)(j - 1)}\}_{i,j=1}^{N}[/math] такая, что:

[math] A^{-1} = \frac{1}{N}A^* [/math]

Таким образом обратное преобразование Фурье с точностью до нормирующего множителя и сопряжения элементов матрицы совпадает с прямым.

2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

Все запуски программы[1] проводились на с/к Blue Gene/P с использованием библиотеки Intel MKL.

IBM Blue Gene/P — массивно-параллельная вычислительная система, которая состоит из двух стоек, включающих 2048 четырехъядерных вычислительных узлов, с пиковой производительностью 27,9 терафлопс.

Характеристики системы:

• две стойки с вычислительными узлами и узлами ввода-вывода
• 1024 четырехъядерных вычислительных узла в каждой из стоек
• 16 узлов ввода-вывода в стойке (в текущей конфигурации активны 8, т.е. одна I/O-карта на 128 вычислительных узлов)
• программирование с использованием MPI, OpenMP/pthreads, POSIX I/O
• высокая энергоэффективность: ∼ 372 MFlops/W

Вычислительный узел включает в себя четырехъядерный процессор, 2 ГБ общей памяти и сетевые интерфейсы.

Вычислительной узел:

• четыре микропроцессорных ядра PowerPC 450 (4-way SMP)
• пиковая производительность: 4 ядра x 3,4 GFlop/sec на ядро = 13,6 GFlop/sec
• пропускная способность памяти: 13,6 GB/sec
• 2 ГБ общей памяти
• 2 x 4 МБ кэш-памяти 2-го уровня (в документации по BG/P носит название L3)
• легковесное ядро (compute node kernel, CNK), представляющее собой Linux-подобную операционную систему, поддерживающую значительное подмножество Linux-совместимых системных вызовов
• асинхронные операции межпроцессорных обменов (выполняются параллельно с вычислениями)
• операции ввода-вывода перенаправляются I/O-картам через сеть коллективных операций

Рисунок 2. Время выполнения параллельной реализации БПФ в секундах. Size - число элементов массива. Р - число использованных процессоров.

Рисунок 3. Эффективность параллельной реализации БПФ. Size - число элементов массива. Р - число использованных процессоров. Эффективность в пределах от 0 до 1.

Как видно из графика, эффективность параллельной реализации резко падает с ростом количества используемых процессоров, связано это с увеличением количества накладных расходов.

2.7 Существующие реализации алгоритма

• Самая популярная библиотека для работы с преобразованиями Фурье это FFTW
• Реализация от Intel в рамках Math Kernel Library
• Реализация ДПФ на графических картах от NVidia - cuFFT

3 Литература

• Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков. Г. М. — 6-е изд. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 636 с.
• Описание алгоритма на Википедии: Быстрое преобразование Фурье
• Материалы лекций по "Алгоритмам и структурам данных" Школы Анализа Данных Яндекса