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ljiaming19
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快速傅里叶变换(FFT)在很多行业都是常用算法 为什么 intel/amd 这些 cpu 厂商没有为这个算法开发专用指令集

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  •   ljiaming19 · May 24, 2025 · 5806 views
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    像 AES 加密算法有 AES-NI 指令集,为什么 FFT 这种常见的算法这些 cpu 厂商不开发 FFT 指令集
    15 replies  •  2025-05-26 10:03:55 +08:00
    FabricPath
    FabricPath
    May 24, 2025
    1
    因为 FFT 本来就已经非常快了,在 CPU 上随便吊打 DSP ,即使 DSP 有 FFT 加速指令,但是 CPU 凭借几十 W 的功耗,轻松吊打 DSP 。
    rekulas
    rekulas
    May 24, 2025
    2
    aes 这类算法是因为很多场景确实需要快速计算
    傅里叶我想象不出有什么场景有这个需求, 就算有估计也是小众需求,不值得专门搞吧
    soul11201
    soul11201
    May 25, 2025
    3
    OT:matlab 里面确实是一条指令~~~
    mayli
    mayli
    May 25, 2025 via Android
    5
    确实
    @rekulas aes 基本上每个联网的机器都会一直用到 fft 就不是 而且 fft 处理的数据量也不大
    w568w
    w568w
    May 25, 2025
    6
    FFT 主要用在信号处理里吧。加密算法你每天上网都要用到( TLS ),但信号处理应该不是什么需要持续做的事情吧
    geelaw
    geelaw
    May 25, 2025 via iPhone❤️2
    7
    AES-NI 只是把 AES 中的一部分做成了指令,作用一次 AES PRP 需要调用指令多次,每个指令的参数也是定长的。特别地,并不是一个指令就可以加密任意长的字节数组。

    类似的思路运用到 FFT 上,首先需要找出 FFT 中反复用到的同类、定长参数的步骤,然后做成指令,一通分析之后可能会发现没有很好的除了加法、乘法、求余数之外的很好的抽象层。
    rus4db
    rus4db
    May 25, 2025❤️4
    8
    1 、FFT 的硬实现已经做进各类硬件了,比如音视频硬 codec 、DSP 、无线网卡、射频/基带芯片等等。
    2 、FFTW 之类的库已经足够快了,做成硬件指令不划算。
    3 、FFT 的变体非常多,效率与问题规模有关,与其做成通用指令,不如直接做进应用场景,针对性优化。
    icyalala
    icyalala
    May 25, 2025
    9
    FFT 变体很多很灵活,要全支持很麻烦,让上层软件去写 SIMD 更划算。
    比如苹果的 vDSP: https://developer.apple.com/documentation/accelerate/fast-fourier-transforms
    passive
    passive
    May 25, 2025 via Android
    10
    别说 FFT ,连复数的表示都没统一。

    做 1 维 FFT ,做不做 2 维?做 2 维 FFT ,做不做 2 维 DCT ?做不做三维 FFT ?做不做任意维度 FFT ?

    做了 float 还需要做 double ,那做不做 80 位的浮点?
    YsHaNg
    YsHaNg
    May 25, 2025 via iPhone
    11
    @passive 然后要不要再做个 ntt
    julyclyde
    julyclyde
    May 25, 2025
    12
    @soul11201 matlab 是纯软件吧?这里说的是硬件呢
    linearxian
    linearxian
    May 25, 2025
    13
    FFT 是矩阵乘法算子,但是会形成复数,所以一般都用 DCT 。用 CUDA 会需要把数据拷来拷去,并且一般矩阵纬度不大,杀鸡焉用牛刀
    Alias2023
    Alias2023
    May 26, 2025
    14
    有些指令看似个新的,也是几个指令拼起来的
    InkStone
    InkStone
    May 26, 2025
    15
    优化过一次 NTT (可以理解为 FFT 的变种),这玩意儿的问题在于,它里面的计算不是固定的……原根可以取不一样的,模数可以取不一样的,乘法可以用几种不同的方法实现,输入格式也很灵活。
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