纹理绑定的一般步骤: size_t fea_pitch; texture<unsigned char, 2> features2D; cudaMallocPitch((void**)(&dev_features), &fea_pitch, sizeof(unsigned char) * sfeaturesw, sfeaturesh); cudaChannelFormatDesc feaDesc = cudaCreateChannelDesc<unsigned char&g…

CUDA纹理内存的访问速度比全局内存要快,因此处理图像数据时,使用纹理内存是一个提升性能的好方法. 贴一段自己写的简单的实现两幅图像加权和的代码,使用纹理内存实现. 输入:两幅图 lena, moon    输出:两幅图像加权和 #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h>…

原文链接 1.概述 纹理存储器中的数据以一维.二维或者三维数组的形式存储在显存中,可以通过缓存加速访问,并且可以声明大小比常数存储器要大的多. 在kernel中访问纹理存储器的操作称为纹理拾取(texture fetching).将显存中的数据与纹理参照系关联的操作,称为将数据与纹理绑定(texture binding). 显存中可以绑定到纹理的数据有两种,分别是普通的线性存储器和cuda数组. 注:线性存储器只能与一维或二维纹理绑定,采用整型纹理拾取坐标,坐标值与数据在存储器中的位置相同:  …

纹理绑定有两种,一个是绑定到线性内存就是用cudaMalloc();cudaMemcpy();开辟的内存空间,另一种是绑定到cudaMallocArray, cudaMemcpyToArray开辟到的二维数组或者三维数组. 先说比较简单的就是绑定到cudamalloc开辟到的内存空间. 首先是纹理声明:关于纹理的声明和绑定都要在cu文件进行,在其他文件进行会比较麻烦. 首先是开辟显存和赋值给显存. 首先是纹理声明: 1.texture<float, 1, cudaReadModeElementT…

原文链接 /* * Copyright 徐洪志(西北农林科技大学.信息工程学院). All rights reserved. * Data: 2012-4-20 */ // // 此程序是演示了1D和2D纹理存储器的使用 #include <stdio.h> #include <cutil_inline.h> #include <iostream> using namespace std; texture<float> texRef1D; // 1D tex…

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单…

纹理内存: 与常量内存类似,纹理内存是另一种形式的只读内存,并且同样缓存在芯片上.因此某些情况下能够减少对内存的请求并提供高效的内存带宽.纹理内存是专门为那些在内存访问模式中存在大量空间局部性的图形应用程序设计的. 首先,需要将输入的数据声明为texture类型的引用: texture<float> texIn; 在为缓冲区分配了GPU内存后,需要通过cudaBindTexture()将这些变量绑定到内存缓冲区.这相当于告诉CUDA: (1)我们希望将制定的缓冲区作为纹理来使用. (2)我们希…

纹理一词来源于GPU图形世界,GPU通用并行计算"盗用"了纹理一词,定义了一个纹理内存的概念.纹理内存缓存在 设备上,在某些情况下能减少对内存的请求并降低内存带宽的使用,是专门为那些在内存访问模式中存在大量空间局部性的图形应用而设计,意味着一个线程读取的位置可能与邻近线程读取的位置"非常接近".对于GPU内核而言,纹理内存是只读内存,并且只有通过特殊的纹理API才能对其访问. 纹理内存分为一维纹理内存和二维纹理内存,理解纹理内存最好的方式是丢掉"纹理&qu…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一些串行化计算. ker…