Qt与CUDA相结合具体的操作主要修改qt项目中的配置文件pro.下面以测试的项目为例. 因为这是一个测试案例,代码很简单,下面将这几个文件的代码贴出来,方面后面对应pro文件和Makefile文件中的内容. 1.main.cpp #include "mainwindow.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) { printf("main1 \n"); QApplicati

Qt应用程序的调试可以通过DDD进行跟踪调试和打印各种调试或警告信息.DDD(Data Display Debugger)是使用gdb调试工具的图形工具,它安装在Linux操作系统中,使用方法可参考DDD的帮助文档. AD:51CTO首届中国APP创新评选大赛正在招募>> QT核心编程之调试技术是本节要介绍的内容,QT核心编程我们要分几个部分来介绍,想参考更多内容,请看末尾的编辑推荐进行详细阅读,先来看本篇内容. Qt应用程序的调试可以通过DDD进行跟踪调试和打印各种调试或警告信息.DDD(D

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA

http://blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/8147912 分类: 编程语言2012-11-05 10:55 2521人阅读 评论(0) 收藏 举报 cudaGPU 最近初试cuda编程,作为一个新手,遇到了各种各样的问题,然后花费了大量时间解决这些匪夷所思的问题.为了避免后来人重蹈覆辙,现把自己遇到的问题总结如下. (一).cudaMalloc 初次使用该函数,感觉没有什么困难,和c语言的malloc类似.但是在具体应用中却出了一个很难找

1 无法装上CUDA的toolkit 卸载所有的NVIDIA相关的app,包括NVIDIA的显卡驱动,然后重装. 2之前的文件打不开,one or more projects in the solution were not loaded correctly. please see the output window for details. 要先配置和用cuda编程在vs中需要的设置,并且要注意包括cuda的很多头文件. 可以新建一个项目,然后将xx.cu里头的内容拷贝进去. 新建一个项目需要

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern

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

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.

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

我们在Windows8.1安装VS2013并捆绑QT与编程助手需要下列文件. 2. 在虚拟机中开启Windows8.1 3.然后选择VS2013的安装镜像. 4.将镜像复制到虚拟机. 5.我们装载这个镜像. 6.我们从光盘查看镜像文件夹. 7. 我们启动vs_ultimate.exe程序. 8.我们启动VS2013,可以看到安装向导. 9. 我们为了学习与拓展,选择全选安装. 10. 我们选择是, 11.开始安装 12.安装进行时. 13. 安装到中途需要重启.关机中. 14. 安装到中途需要重

我们在Windows8.1安装VS2013并捆绑QT与编程助手须要下列文件. 2. 在虚拟机中开启Windows8.1 3.然后选择VS2013的安装镜像. 4.将镜像拷贝到虚拟机. 5.我们装载这个镜像. 6.我们从光盘查看镜像目录. 7. 我们启动vs_ultimate.exe程序. 8.我们启动VS2013.能够看到安装向导. 9. 我们为了学习与拓展,选择全选安装. 10. 我们选择是. 11.開始安装 12.安装进行时. 13. 安装到中途须要重新启动.关机中. 14. 安装到中途须要

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参数分别为x,y,z;

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过

CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

QT5入门之23 -QT串口编程   QT5有专门的串口类: QSerialPort:提供访问串口的功能 QSerialPortInfo:提供系统中存在的串口的信息 具体使用方法: 1.在pro文件中加入: QT += serialport 2.mainwindow.h中添加头文件及成员: #include <QSerialPort> #include <QSerialPortInfo> 1 2 public: QSerialPort serial;//串口实例 void init

reproduced from: http://www.cnblogs.com/muchen/p/6306747.html 前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cu

前一段时间通过调试Qt源码,大致了解了Qt的事件机制.信号槽机制.毕竟能力和时间有限.有些地方理解的并不是很清楚. 开发环境:Linux((fedora 17),Qt版本(qt-everywhere-opensource-src-4.7.3). Qt网络编程比较常用的两个类:QTcpServer和QTcpSocket.当然还有UDP的类(在这就不介绍了). 这两个类的操作比较简单. QTcpServer的基本操作: 1.调用listen监听端口. 2.连接信号newConnection,在槽函数

目录 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 gpu cpu下时间计算 加法的归约 矩阵乘法 矩阵转置 统计数目 平方和求和 分块处理 线程相邻 多block计算 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 在cuda中调用atomicAdd函数,但总显示未定义标识符,在网上送了一下,于是做了如下修改, 右键解决方案属性->配置属性->CUDA C/C++->Device->Code Generation,加入compute_20,sm_20,并且把下面的"