opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt…

如果CUDA的代码移植,一个是要 include文件夹对不对,这个是.h文件能否找到的关键,另一个就是lib,这个是.lib文件能否找到的关键.具体检查地方,见下头. include: lib:…

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU…

CUDA的软件堆栈由以下三层构成:CUDA Library.CUDA runtime API.CUDA driver API,如图所示,CUDA的核心是CUDA C语言,它包含对C语言的最小扩展集和一个运行时库,使用这些扩展和运行时库的源文件必须通过nvcc编译器进行编译. CUDA C语言编译得到的只是GPU端代码,而要管理分配GPU资源,在GPU上分配显存并启动内核函数,就必须借助CUDA运行时的API(runtime API)或者CUDA驱动API(driver API)来实现.在一个程序…

NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C…

CUDA C编程接口技术分析 编程接口 CUDA C为熟悉C编程语言的用户提供了一个简单的路径,可以方便地编写程序供设备执行. 它由C语言的最小扩展集和运行库组成. 核心语言扩展已经引入:cuda c programming guide.它们允许程序员将内核定义为C函数,并在每次调用该函数时使用一些新语法来指定网格和块维度.任何包含这些扩展名的源文件都必须用nvcc编译. 在编译工作流中引入了运行时.它提供在主机上执行的C函数,用于分配和解除分配设备内存.在主机内存和设备内存之间传输数据.管理具…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo…

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两…

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下…

CUDA简介 CUDA是并行计算的平台和类C编程模型,我们能很容易的实现并行算法,就像写C代码一样.只要配备的NVIDIA GPU,就可以在许多设备上运行你的并行程序,无论是台式机.笔记本抑或平板电脑.熟悉C语言可以帮助你尽快掌握CUDA. CUDA编程 CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上,即CUP和GPU,二者有各自的存储空间,并由PCI-Express 总线区分开.因此,我们应该先注意二者术语上的区分: Host:CPU and itsmemory (host memory) Devi…