CUDA和OpenCV混合编程,使用CUDA的纹理内存,实现图像的二值化以及滤波功能. #include <cuda_runtime.h> #include <highgui/highgui.hpp> #include <imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int width = 512; int height = 512; // 2维纹理 texture<float, 2, cudaReadModeElementTy

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>

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

▶ 本章介绍了纹理内存的使用,并给出了热传导的两个个例子.分别使用了一维和二维纹理单元. ● 热传导(使用一维纹理) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #include "D:\Code\CUDA\book\c

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

原文链接 项目中有三个,第一个是全局内存,其余两个分别是基于1d和2d纹理内存.项目打包下载. 纹理内存是只读内存,与常量内存相同的是,纹理内存也缓存在芯片中,因此某些情况下,它能减少对内存的请求并提供更高效的内存宽带.纹理内存专门为那些内存访问模式中存在大量空间局部性的图形应用程序而设计的.在某个计算应用程序中,这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”.纹理缓存为了加速访问不连续的地址而设计的. 温度计算的内存访问模式中存在着巨大的内存空间局部性,这种访问模式可以用GPU

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:  

两周前就想把这点经验记录下来了,由于拖延症上身,直到刚才突然想起这件未完成的任务,今天是1024,在这个特别的日子里,祝所有程序猿兄弟姐妹们节日快乐! 上传功能一直很正常,直到上传了个500多兆的文件,报错提示: “System.OutOfMemoryException”类型的异常在 mscorlib.dll 中发生,但未在用户代码中进行处理 对于内部用途和新的托管对象,确保要有足够的内存可供分配.如果要创建数组,请确保大小正确. 由于调用的webservice中的文件上传方法参数为二进制格式,

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.

最近想用cuda来加速三维重建的算法,就先入门了一下cuda. CUDA C 编程 cuda c时对c/c++进行拓展后形成的变种,兼容c/c++语法,文件类型为'.cu',编译器为nvcc.cuda c允许用内核函数来扩展c,调用时由N个不同的线程共执行N次.块内的线程可以通过共享存储器共享数据并通过它们的执行力来协调存储器访问,aka 通过调用__syncthreads()内部函数来指定内核中的同步点. 相比传统的cpp,添加了这么几个方面: 函数类型限定符 执行配置运算符 五个内置变量 变

如果你想给游戏做个截图功能,或者想把屏幕图像弄成一个纹理,你就非常需要 PBO 了 通常情况下,你想把屏幕图像的像素数据读到内存需要用 glReadPixels 然后 pixels 参数传进去一块内存地址 这样做是非常非常不好的,因为 glReadPixels 会把屏幕图像的像素数据从显卡的显存复制到内存条,这个过程就非常非常的慢,特别是数据量大的时候 然后如果你要把像素数据再用 glTexImage2D 传到纹理,数据就又要从内存条复制到显存,这个过程也是非常非常慢的,特别是数据量大的时候 那

如果你想给游戏做个截图功能,或者想把屏幕图像弄成一个纹理,你就非常需要 PBO 了 通常情况下,你想把屏幕图像的像素数据读到内存需要用 glReadPixels 然后 pixels 参数传进去一块内存地址 这样做是非常非常不好的,因为 glReadPixels 会把屏幕图像的像素数据从显卡的显存复制到内存条,这个过程就非常非常的慢,特别是数据量大的时候 然后如果你要把像素数据再用 glTexImage2D 传到纹理,数据就又要从内存条复制到显存,这个过程也是非常非常慢的,特别是数据量大的时候 那

为什么要使用共享内存呢,因为共享内存的访问速度快.这是首先要明确的,下面详细研究. cuda程序中的内存使用分为主机内存(host memory) 和 设备内存(device memory),我们在这里关注的是设备内存.设备内存都位于gpu之上,前面我们看到在计算开始之前,每次我们都要在device上申请内存空间,然后把host上的数据传入device内存.cudaMalloc()申请的内存,还有在核函数中用正常方法申请的变量的内存.这些内存叫做全局内存,那么还有没有别的内存种类呢?常用的还有共

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

title: [CUDA 基础]4.1 内存模型概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存模型 - CUDA内存层次结构 - 寄存器 - 共享内存 - 本地内存 - 常量内存 - 纹理内存 - 全局内存 toc: true date: 2018-04-28 22:28:08 Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述,主要讲解CUDA包含的几种内存,以及各种内存的主要特点和用途,这篇作为内存部分地图一样,指导我们后面的写作和学习.

文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编

CUDA C 纹理提取Texture Fetching 一．参数曲面的纹理  使用纹理指定参数曲面属性. 二．CUDA C 纹理获取开发 用于计算纹理函数,根据纹理引用的各种属性返回的值的公式(请参见纹理和曲面内存). 绑定到纹理引用的纹理表示为 N texels for a one-dimensional texture, N x M texels for a two-dimensional texture, N x M x L texels for a three-dimensional t

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

title: [CUDA 基础]4.0 全局内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 全局内存 - CUDA内存模型 - CUDA内存管理 - 全局内存编程 - 全局内存访问模式 - 全局内存数据布局 - 统一内存编程 - 提高内存吞吐量 toc: true date: 2018-04-28 09:43:50 Abstract: 本文为学习CUDA编程的第四章的概要,主要介绍第四章研究的对象 Keywords: 全局内存,CUDA内存模型,CUDA内存管理