轻松愉快地安装FFTW在Linux系统上 (fftw linux 安装)
FFTW是一款用于实现快速傅立叶变换的开源软件包，它被广泛应用于信号和图像处理，数值分析以及物理学等领域。在Linux系统上安装FFTW可能会让许多人感到困惑，但事实上只需要几个简单步骤即可完成安装。本文将重点介绍在Linux系统上安装FFTW的方法，帮助大家轻松愉快地享受快速傅立叶变换带来的便捷。
之一步：准备工作
在开始安装前，我们需要确认已安装以下工具：
– 编译器：一般情况下，Linux系统都会默认安装gcc编译器，如果没有安装可以使用以下命令进行安装。
“`bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
“`
– cmake：cmake是常用的编译工具，负责生成Makefile。使用以下命令进行安装。
“`bash
sudo apt-get install cmake
“`
– Git：如果需要从GitHub上下载FFTW，请使用以下命令进行安装。
“`bash
sudo apt-get install git
“`
第二步：下载FFTW
我们可以通过两种方式获取FFTW，一种是从官方网站下载源码包，另一种是从GitHub上下载源码。
1.从官网下载源码包
打开FFTW官网（http://www.fftw.org/），选择适合自己的版本进行下载。我们以FFTW 3.3.9为例，下载完成后进入下载目录，解压文件。
“`bash
tar -xzvf fftw-3.3.9.tar.gz
“`
2.从GitHub上下载源码
使用Git从GitHub上下载源码包，使用以下命令进行下载。
“`bash
git clone https://github.com/FFTW/fftw3.git
“`
第三步：编译FFTW
进入解压缩目录中新建一个build目录，并在其中进行编译操作。
“`bash
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
“`
执行make install指令需要管理员权限，如果当前用户权限不够，可以使用sudo以管理员身份执行命令。
这里需要注意的是，在运行cmake之前，可以使用以下命令来查看系统是否支持各种选项。
“`bash
cmake -LH
“`
这个命令列出了所有支持的选项以及它们的默认值。如果需要更改默认值，可以在cmake指令中添加参数来更改。
例如，如果需要将FFTW安装到非默认位置，可以执行以下命令。
“`bash
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/fftw3 ..
“`
第四步：测试FFTW
测试安装是否成功，可以使用以下命令来验证。
“`bash
make check
“`
该命令运行了一些测试并输出了结果。如果出现任何错误，需要检查安装是否有误，并重复执行前面的步骤。
第五步：使用FFTW
现在，FFTW已经被成功地安装在Linux系统上。它包含许多库和实用程序，可以通过命令行调用进行使用。
在程序中使用FFTW是很容易的，只需要在代码中包含头文件，链接相应的库文件即可。
“`c
#include
int mn()
{
fftw_complex *in, *out;
fftw_plan p;
int N = 512;
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
p = fftw_plan_dft_1d(N, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
fftw_execute(p); /* repeat as needed */
fftw_destroy_plan(p);
fftw_free(in); fftw_free(out);
return 0;
}
“`
在上述示例代码中，我们使用了三个FFTW库函数：fftw_malloc，fftw_plan_dft_1d和fftw_execute，它们分别用于内存分配、计算和指定的傅里叶变换。
结论：
相关问题拓展阅读：
为什么编译出的 gromacs 多 GPU 加速效果不好
一个可能的原因是 boost 的版本较低。
改进办法是执行如下命令：
# sudo apt-get install libboost-all-dev
然后按照文章步骤安装就可以了，为了便于阅览，我们把步骤也贴在这里：
机器操作系统为 Ubuntu14.04，安装了 CUDA7.5。
在家目录下建立 gromacs 目录做为工作目录下，搭困拷贝了 4 个
安装包
：
openmpi-1.6.5.
tar.gz
fftw-3.3.3.tar.gz
cmake-2.8.9.tar
gromacs-5.0.4.tar.gz
1.安装 openmpi
$ cd ~/gromacs
$ tar –xvf openmpi-1.6.5.tar.gz
$ cd openmpi-1.6.5
$ ./configure –prefix=/opt/openmpi
$ sudo make
$ sudo make install
2.安装 fftw
$ 察枝哗cd ~/gromacs
$ tar –xvf fftw-3.3.3.tar.gz
$ cd fftw-3.3.3
$ ./configure –prefix=/opt/fftw –enable-float –enable-shared
$ sudo make
$ sudo make install
3.安装 cmake
$ cd ~/gromacs
$ tar xvf cmake-2.8.9.tar
$ cd cmake-2.8.9
$ ./bootstrap
$ sudo make
$ sudo make install
4.编译 gromacs GPU 版本
$ cd ~/gromacs
$ mkdir build-gpu
$ cd build-gpu
$ sudo cmake .. -DFFTWF_LIBRARY=/opt/fftw/lib/libfftw3f.so -DFFTWF_INCLUDE_DIR=/opt/fftw/include -DGMX_MPI=ON –DGMX_GPU=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gromacs-5.0.4-gpu
$ sudo make
$ sudo make install
步骤 4 编译 gromacs 时，cmake 步骤如果有如下提示信息的话，败行说明 boost 版本低：
配置环境变量：
$ vi ~/.bashrc
增加如下内容：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/opt/openmpi/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/openmpi/lib
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/fftw/lib
export PATH=$PATH:/opt/gromacs-5.0.4-gpu/bin
保存退出。
关掉当前终端窗口，重新开启一个终端窗口。
下面我们测试一下样例程序在单 GPU 和多 GPU 的数据。
测试服务器配置如下：
CPU：2 颗 E5-2620（6 核心）
内存：64G
GPU：2 片 K80（每片 K80 有 2 核心，所以有 4 个 GPU 设备）
在家目录下建立目录 test，将 ADH_bench_systems.tar.gz 拷贝到该目录下。
$ cd ~/test
$ tar xvf ADH_bench_systems.tar.gz
$ cd adh_cubic
$ grompp_mpi –f rf_verlet.mdp
单 GPU 的调用命令是：
$ mdrun_mpi
或
$ mpirun –np 1 mdrun_mpi
多 GPU 的调用命令是：
$ mpirun –np 2 mdrun_mpi
或
$ mpirun –np 3 mdrun_mpi
或
$ mpirun –np 4 mdrun_mpi
单 GPU 设备执行数据如下图：
2 个 GPU 设备执行数据如下图：
3 个 GPU 设备执行数据如下图：
4 个 GPU 设备执行数据如下图：
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