如何使用cuFFT执行从实到复杂的转换

以下代码已从改编为适用于使用cufftPlan1d的单个1D转换。最终，我希望执行批处理就地R2C转换，但下面的代码使用单独的输入和输出数组执行单个转换

如何调整此代码以执行就地转换，从而减少设备上分配的内存量

谢谢
CUDA6.5-注意：我正在运行Matlab2015a中的mexFunction代码

代码：

#包括
#包括
#包括
#包括
#定义数据大小8
#定义批次1
#定义gpuerchk（ans）{gpuAssert（（ans），_文件_，_行__）}
内联void gpuAssert（cudaError\u t代码，const char*文件，int行，bool abort=true）
{
如果（代码！=cudaSuccess）
{
fprintf（标准，“GPUassert:%s%s%d\n”，cudaGetErrorString（代码）、文件、行）；
如果（中止）退出（代码）；
}
}
void main（整型argc，字符**argv）
{   
//---主机端输入数据分配和初始化
cufftReal*hostInputData=（cufftReal*）malloc（DATASIZE*sizeof（cufftReal））；
对于（int j=0；j结果的主副本）
gpuerchk（cudaMemcpy（主机输出数据，设备输出数据，（数据大小/2+1）*sizeof（袖套复合体），cudaMemcpyDeviceToHost））；
对于（int j=0；j，解决方案已在另一个答案中给出：

例如，这意味着：

将输入分配为cufftComplex：

cufftComplex *deviceInputData;
gpuErrchk(cudaMalloc((void**)&deviceInputData, DATASIZE * sizeof(cufftComplex)));
cudaMemcpy(deviceInputData, hostInputData, DATASIZE * sizeof(cufftReal), cudaMemcpyHostToDevice);

就地改造：

cufftStatus = cufftExecR2C(handle,  (cufftReal *)deviceInputData, deviceInputData);
gpuErrchk(cudaMemcpy(hostOutputData, deviceInputData, (DATASIZE / 2 + 1) * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost));

顺便说一句：MATLAB还包含一个GPU加速版本的fft（），也许这对您也很有用：
这是我自己的完整解决方案，从cufftReal开始

void process(double *x, double *y, size_t n){
// --- Host side input data allocation and initialization
cufftReal *hostInputData = (cufftReal*)malloc(DATASIZE*sizeof(cufftReal));
for (int j=0; j<DATASIZE; j++) hostInputData[j] = (cufftReal)x[j];

// --- Device side input data allocation and initialization
cufftReal *deviceData; 
gpuErrchk(cudaMalloc((void**)&deviceData, (DATASIZE / 2 + 1) * BATCH * sizeof(cufftComplex)));
cudaMemcpy(deviceData, hostInputData, DATASIZE * sizeof(cufftReal), cudaMemcpyHostToDevice);

// --- Host side output data allocation
cufftComplex *hostOutputData = (cufftComplex*)malloc((DATASIZE / 2 + 1) * BATCH * sizeof(cufftComplex));

cufftResult cufftStatus;
cufftHandle handle;

cufftStatus = cufftPlan1d(&handle, DATASIZE, CUFFT_R2C, BATCH);
if (cufftStatus != cudaSuccess) { mexPrintf("cufftPlan1d failed!"); }       

cufftStatus = cufftExecR2C(handle,  deviceData, (cufftComplex*)deviceData);
if (cufftStatus != cudaSuccess) { mexPrintf("cufftExecR2C failed!"); }  

// --- Device->Host copy of the results
gpuErrchk(cudaMemcpy(hostOutputData, deviceData, (DATASIZE / 2 + 1) * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost));

for (int j=0; j<(DATASIZE / 2 + 1); j++)
        mexPrintf("%i %f %f\n", j, hostOutputData[j].x, hostOutputData[j].y);

cufftDestroy(handle);
gpuErrchk(cudaFree(deviceData));}

void过程（双*x，双*y，大小）{
//---主机端输入数据分配和初始化
cufftReal*hostInputData=（cufftReal*）malloc（DATASIZE*sizeof（cufftReal））；
对于（int j=0；j结果的主副本）
gpuerchk（cudaMemcpy（主机输出数据，设备数据，（数据大小/2+1）*sizeof（袖套复合体），cudaMemcpyDeviceToHost））；
对于（int j=0；jj）您会遇到什么错误？编译时还是运行时？您使用的是哪一个CUDA版本？CUDA 6.5。我更新了帖子以反映这一点。我还没有收到任何错误，我还不知道如何在原则上做到这一点。dpes one如何填充cufftComplex以便（cufftReal*）数据会起作用吗？@m.s.我已经更新了这个问题，以便更严格地回答您的评论。您能否提供一个可编译、自包含的示例（请参阅）没有任何MATLAB依赖项？请添加一个包含示例数据和内核启动的主函数。@m.s.不需要内核启动函数，转换由cufftExecR2C执行，它是一个内置函数，唯一的MATLAB依赖项是mexPrintf函数，可以随时与printf交换函数。我将函数更改为main（）；谢谢，我最终自己也解决了这个问题，但我做的略有不同，首先是从一个输入数据cufftReal数组开始，然后分配一个长度数组（DATASIZE/2+1）*sizeof（cufftComplex）来处理转换产生的两个额外floast。
void process(double *x, double *y, size_t n){
// --- Host side input data allocation and initialization
cufftReal *hostInputData = (cufftReal*)malloc(DATASIZE*sizeof(cufftReal));
for (int j=0; j<DATASIZE; j++) hostInputData[j] = (cufftReal)x[j];

// --- Device side input data allocation and initialization
cufftReal *deviceData; 
gpuErrchk(cudaMalloc((void**)&deviceData, (DATASIZE / 2 + 1) * BATCH * sizeof(cufftComplex)));
cudaMemcpy(deviceData, hostInputData, DATASIZE * sizeof(cufftReal), cudaMemcpyHostToDevice);

// --- Host side output data allocation
cufftComplex *hostOutputData = (cufftComplex*)malloc((DATASIZE / 2 + 1) * BATCH * sizeof(cufftComplex));

cufftResult cufftStatus;
cufftHandle handle;

cufftStatus = cufftPlan1d(&handle, DATASIZE, CUFFT_R2C, BATCH);
if (cufftStatus != cudaSuccess) { mexPrintf("cufftPlan1d failed!"); }       

cufftStatus = cufftExecR2C(handle,  deviceData, (cufftComplex*)deviceData);
if (cufftStatus != cudaSuccess) { mexPrintf("cufftExecR2C failed!"); }  

// --- Device->Host copy of the results
gpuErrchk(cudaMemcpy(hostOutputData, deviceData, (DATASIZE / 2 + 1) * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost));

for (int j=0; j<(DATASIZE / 2 + 1); j++)
        mexPrintf("%i %f %f\n", j, hostOutputData[j].x, hostOutputData[j].y);

cufftDestroy(handle);
gpuErrchk(cudaFree(deviceData));}