多线程会帮助快速傅立叶变换吗？答案

【问题标题】：Would multithreading help a Fast Fourier Transform?多线程会帮助快速傅立叶变换吗？
【发布时间】：2022-10-15 17:29:50
【问题描述】：

我必须通过对项目进行多线程处理来从应用程序中获得性能。到目前为止，我尝试创建一个任务来处理 2048 段音频，并且将为每个段创建该任务以独立运行。但是，这种配置意味着要执行数千个任务，这会导致更多的性能问题，更不用说我找不到将现有递归 FFT 转换为迭代 FFT 以保持分段与任务的 1:1 的方法。继续尝试这样做有什么好处吗？还是我应该更多地考虑在其他地方优化应用程序。

【问题讨论】：

我敢打赌，如果 FFT 可以是多线程的，那么有一个 nuget 包可以做到这一点。
顺便说一句：您不会使用固定关系段 <=> 任务，而是创建一个工作人员池，这些工作人员不断从列表中获取下一个待办事项并处理它。
“通过多线程提高应用程序的性能” - 您应该首先确保现有代码尽可能快。如果您编写代码而不考虑性能，则很可能是震级比它必须要慢。 FFT 是一种常用算法，因此有针对它的高度优化的库。看看 Math.Net 或 intel 性能原语，如果您自己编写 FFT，我猜其中一个会明显更快。
@Klamsi 所以基本上将每个 2048 段排队并允许任务/线程提取最旧的可用，处理它，然后将其放入公共输出中，如果我理解你的话
@JonasH 会做的，不，我自己没有编写任何代码，这就是我努力解决问题的原因

标签： c# multithreading

【解决方案1】：

在将转换作为串行进程运行时，查看您计算机上的核心使用情况。你的 CPU 用完了吗？如果没有，那么并行库可以帮助您获得更多的计算能力。

我建议阅读有关 C# 中并行库（程序集）的教程和理论。

【讨论】：

我熟悉 TPL，我也知道我可以获得更高的性能，我的问题在于这样做的方法以及它是否真的会带来好处。我只是问，因为我还没有看到迭代的方法，也没有看到任何多线程实现

【解决方案2】：

我最终选择了 Klamsi 的解决方案（对问题发表了评论）。在进行了更多的清理和错误修复之后，我选择了一种数据结构，该数据结构将被排队，其中包括输出数组中数据的相应索引，以避免结果的顺序错误。之后的结果（带有输出锁定）：调试顺序：2.1ms 调试多线程：2.6ms 释放顺序：~940ms 发布多线程：~650ms

release 多线程可以在不锁定的情况下达到 500-600 左右。

【讨论】：