fftw3.3.8的安装与编译

FFTW ( the Faster Fourier Transform in the West) 是一个快速计算离散傅里叶变换的标准C语言程序集，其由MIT的M.Frigo 和S. Johnson 开发。可计算一维或多维实和复数据以及任意规模的DFT。

• 一个用C语言编写、支持一维和多维变换、支持任意大小输入、支持实数和复数的数字傅里叶变换软件库

安装

1. 从官 （http://fftw.org/index.html）【外 ，可能要架VPN】下载源码压缩包  fftw-3.3.8.tar.gz

2. 将 fftw-3.3.8.tar.gz上传到鲲鹏云服务器

3. 在linux环境下解压 fftw-3.3.8.tar.gz

解压命令：tar -zxvf  名字.tar.gz【这里就是tar -zxvf fftw-3.3.8.tar.gz】

可加-C 命令指定解压目录

具体参数为：

-c ：建立一个压缩文件的参数指令(create 的意思)；
-x ：解开一个压缩文件的参数指令！
-t ：查看 tarfile 里面的文件！
特别注意，在参数的下达中， c/x/t 仅能存在一个！不可同时存在！
因为不可能同时压缩与解压缩。
-z ：是否同时具有 gzip 的属性即是否需要用 gzip 压缩br> -j ：是否同时具有 bzip2 的属性即是否需要用 bzip2 压缩br> -v ：压缩的过程中显示文件！这个常用，但不建议用在背景执行过程！
-f ：使用档名，请留意，在 f 之后要立即接档名喔！不要再加参数！

解压结果部分示意图：

4.  进入软件包的解压目录

 5. 使用下面命令进行安装，并配上运行的部分示意图：

• ./configure CC=gcc【这里./configure的格式为 ./configure CC=““，这里的CC是指定一个编译器】

关于这个命令：./configure

——“.”表示为bash这个命令的缩写，是可执行程序

——“/”是指当前路径

——configure二进制的命令，用于检查安装环境

详细可以见下面这个 站关于：configure配置脚本

• make——编译

• sudo make install

make install，编译并安装（比如安装到/usr/bin目录下，然后可以直接使用。因为/usr/bin只有管理员才能向里面添加文件，所以通常要加sudo）

Linux sudo命令以系统管理者的身份执行指令，也就是说，经由 sudo 所执行的指令就好像是 root 亲自执行。

注：make install安装到指定路径

均试验过方法1和2都可行，且方法2没有 错

测试程序与编译

• 测试程序

注：C源文件到可执行文件一共经历了4个过程：预处理->编译->汇编->链接

-c是汇编，编译器把test.c文件转化成了test.o文件

-o是链接，把test.o链接成最后可执行文件test.exe

具体可看下面的两篇博文，具体将了这四个过程：

• 编译

等价于下面这个

• 实验过程中一些 错及原因： 

2.  -lfftw3的意思是：编译的时候指定链接库的参数

-l参数紧接着就是库名，那么库名跟真正的库文件名有什么关系呢拿数学库来说，他的库名是m，他的库文件名是libm.so，很容易看出，把库文件名的头lib和尾.so去掉就是库名了。

这里的lib是 libfftw3.so ，所以是lfftw3??

• gcc包含的c/c++编译器：

其中：gcc和cc是一样的，c++和g++是一样的

一般c程序就用gcc编译，c++程序就用g++编译

最终运行结果 

拓展内容

fftw可以提供多种调用方式，如果./configure什么都不加的话，只会安装一个基础的libfftw.so。

实际上，它还可以被mpi并行调用，openmp串行调用，threads多线程调用，提供fortran的访问接口，支持sse4 avx 等（x86)向量集，支持neon 等（ARM)向量集，支持单精度float，支持双精度double(默认）等等

fftw这个数学库是linux的科学计算软件中使用频率最高的一个，包含的知识点也是最多的。

名词解释： 

1.openmp和MPI：

• OpenMP:线程级（并行粒度）；共享存储；隐式（数据分配方式）；可扩展性差；
• MPI：进程级；分布式存储；显式；可扩展性好。

OpenMP采用共享存储，意味着它只适应于SMP,DSM机器，不适合于集群。MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂：

• 调试MPI程序麻烦；
• MPI程序可靠性差，一个进程出问题，整个程序将错误；

2.sse与avx：

• SIMD：IntelCPU基本指令集的拓展

其中sse与avx都是向量集，但版本不同

发展历程如下：

3.在ARM平台上可增加“–enable-neon”,使能ARM NEON流媒体（NEON 技术同样是依靠向量指令来加速计算）加速核心

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