计算机视觉：基于CUDA编程的入门与实践

最新推荐文章于 2025-05-05 12:54:54 发布
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文章标签： 计算机视觉 人工智能 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DkVhdl/article/details/133145990
本文介绍了如何使用CUDA进行计算机视觉开发，通过CUDA并行计算平台加速图像处理，包括环境设置、图像转灰度的CUDA核函数实现、编译运行程序的步骤，展示了CUDA在提升视觉任务执行效率上的优势。

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计算机视觉是人工智能领域中重要的研究方向之一，它涉及到通过计算机对图像和视频进行理解和分析。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的强大计算能力来加速计算。本文将介绍如何使用CUDA进行计算机视觉的开发，并提供相应的源代码示例。

  1. CUDA简介

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发人员使用C/C++语言在NVIDIA的GPU上编写并行程序。CUDA利用GPU的大规模并行处理单元，可以显著加速各种计算密集型任务，包括计算机视觉中的图像处理和机器学习算法。

  1. 开发环境设置

首先，需要安装NVIDIA的GPU驱动程序和CUDA Toolkit。确保你的GPU支持CUDA，然后按照官方文档的指引安装相应的驱动程序和Toolkit。

安装完成后，配置CUDA的环境变量。将CUDA的bin目录添加到系统的PATH变量中，以便能够在命令行中使用CUDA相关的命令和工具。

  1. 编写CUDA程序

下面我们将以图像处理为例，展示如何使用CUDA进行计算机视觉的开发。假设我们有一张彩色图像，我们希望将其转换为灰度图像。

首先，我们需要将图像加载到内存中。这里我们使用OpenCV库来读取和处理图像。以下是一个简单的示例代码：

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计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践
学以致用 知行合一
11-12 1616
在main函数的第四行中，调用gpuAdd，其中1和4是两个输入变量，d_c是一个作为输出指针变量的设备显存指针。如果gpuAdd的结果需要在主机上使用，那么它必须从设备的内存复制到主机的内存中，这是由cudaMemcpy函数完成的。使用cudaMemcpy函数将h_a和h_b的值复制到d_a和d_b指向的设备显存中，数据传输方向为从主机到设备。gpuAdd函数不是使用整数变量d_a和d_b作为内核的输入，而是将指向设备*d_a和*d_b上这些变量的指针作为输入。h_a、h_b和h_c是主机内存中的变量。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步一
学以致用 知行合一
12-26 900
这里的内核的代码值得注意的是：一处是计算初始的tid的时候，另一处则是while循环部分。计算初始的tid的变化，是因为我们现在是启动多个块，每个里面有多个线程，直接看成ID的结构，多个块横排排列，每个块里面有N个线程，那么自然计算tid的时候是用当前块的ID*当前块里面的线程数量+当前线程在块中的ID，即tid=blockIdx.x（当前块的ID）*blockDim.x（当前块里面的线程数量）+threadIdx.x（当前线程在块中的ID）。更加理想的则是，我们并不单独启动1个块，里面多个线程；
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（一）
zkxhlbt的博客
04-17 3043
开个坑… 用pytorch太不灵活了，学习一下CUDA编程。 研究生都第二年了，坚持不下去就有点丢人了奥。 书名见标题，樊哲勇老师的著作，清华大学出版社出版。 重点看前面十二章。 初次阅读，如有理解错误恳请大家批评指正~mua 第一章 GPU(graphics processing unit)，显卡。与CPU的区别：CPU有更多晶体管，用于数据缓存和流程控制，只有少数几个逻辑计算单元，适合完成复杂的逻辑计算；GPU有数千个核心，适合大规模矩阵运算。 （GPU的DRAM和CPU的DRAM是通过PCIe总线来
笔记-cuda编程:基础与实践
qq_43647367的博客
06-24 430
cuda程序框架一般为主机数据拷贝到设备，执行核函数，设备数据拷贝到主机，由于cpu是不需要数据拷贝的，所以这整体时间在于执行任务函数，而cuda正是可以加速这一点；但是cpu与gpu内存间的PCIe带宽远小于gpu的显存带宽(cpu与gpu数据传输很慢)，所以显而易见的加速gpu(相同cpu运行时间下，怎么让gpu运行时间更短)的方法有减少数据传输的时间，增加核函数的算术强度，增加并行程度；而上述都是从"宏观"或者软件层面上说的，而限于gpu硬件实现，也有一些有关速度的值得注意的地方。
CUDA编程全面教程与实例程序实践
最新发布
weixin_42437253的博客
05-05 672
简介：CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，针对GPU上的高性能计算进行了优化。该教程资料全面覆盖CUDA编程理论与实践，强调了CUDA C++语法、Kernel函数、内存层次、同步通信、错误处理、并行计算模型、性能优化和CUDA库工具等方面。通过理论学习和实例程序实践，学习者能够深入理解并有效应用CUDA进行各类计算任务，如科学计算、图像处理和机器学习等。
CUDA笔记之一：实践编程篇
程序员的自我修养_Will.zhang
04-15 1249
这两天想看看GPU编程的东西，可是资料太稀少了，NVIDIA公司出的那个倒霉文档根本没法入门。现在算是东拉西扯的找到了一些资料，入了点门。先写点笔记吧，等有时间了，写个完整的pdf出来，和大家共享。 1 硬件架构    CUDA编程中，习惯称CPU为Host，GPU为Device。 2 并行模型    Thread：并行基本单位    Block：相互合作的一组线程。可以彼此同步
【CUDA】《CUDA编程：基础与实践》CUDA程序基本框架
qq_30340349的博客
03-12 780
以向量加法为例介绍了CUDA程序得基本结构，使用xmake进行项目组织及编译。
01《CUDA编程基础与实践》-GPU硬件与CUDA程序开发工具
HZZC_的博客
07-18 590
基于 CPU (central processing unit，中央处理器)和 GPU(graphics processing unit，图形处理器)的异构计算 (heterogeneous computing)已逐步发展为高性能计算(high performance computing)领域的主流模式。很多超级计算机大量使用了GPU。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步三
学以致用 知行合一
12-28 987
同一个块中的线程可以访问相同的一段共享内存（注意：不同块中的线程所见到的共享内存中的内容是不相同的），这在许多线程需要与其他线程共享它们的结果的应用程序中非常有用。因此，应该正确地控制或管理内存访问。barrier的含义是块中的所有线程都将到达该代码行，然后在此等待其他线程完成。该函数会从逻辑上保证，每个调用它的线程对相同的内存区域上的“读取旧值-累加-回写新值”操作是不可被其他线程扰乱的原子性的整体完成的。就需要共享内存，当很多线程并行工作并且访问相同的数据或者存储器位置的时候，线程间必须正确的同步。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步二
学以致用 知行合一
12-27 687
一般来说，L1缓存和共享内存共用同样的存储硬件，一共是64KB（注意：这是和计算能力有关，不一定共用相同的存储硬件，也不一定可以配置互相占用的比例，例如计算能力5.X和6.X的GPU卡就不能。同时L1缓存和共享内存在这两个计算能力上也不是共用的，但旧的计算能力和7.X GPU卡是如此），你可以配置L1缓存和共享内存分别在这64KB中的比例。所有的全局内存访问通过L2缓存进行。所有的全局内存访问和本地内存访问都使用这些缓存，因为L1缓存在流多处理器内部独有，接近线程执行所需要的硬件单位，所以它的速度非常快。
【CUDA】《CUDA编程：基础与实践》Hello CUDA
qq_30340349的博客
03-12 793
本文主要实现CUDA的 Hello World 。介绍了nvcc CUDA 编译时虚拟架构算力指定和真实架构算力指定，最后使用xmake编译CUDA程序。
CUDA编程基础与实践笔记
benben044的专栏
08-15 941
cuda编程读后感
02《CUDA编程基础与实践》-CUDA中的线程组织
HZZC_的博客
07-18 215
一般来说一个标准的 CUDA 程序中既有纯粹的 C++ 代码，又有不属于 C++的真正的CUDA 代码。CUDA 程序的编译器驱动 nvcc 在编译一个 CUDA程序时，会将纯粹的 C++ 代码交给 C++ 的编译器(如前面提到的 g++ 或 cl)去处理它自己则负责编译剩下的部分。CUDA 程序源文件的扩展名是 cu，所以我们可以先将上面写好的源文件更名为 hello1.cu，然后用 vcc 编译:$ nvcc hello1.cu编译好之后即可运行。运行结果与 C++ 序的运行结果相同。
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（二）
zkxhlbt的博客
04-17 1014
环境安装过程略 2.1-2.2 NVCC是CUDA的编译器驱动，将C++代码给C++编译器，例如g++,自己编译剩下的部分。 GPU只是一个device,需要gpu来调度。CUDA源文件拓展名为.cu 一个典型的CUDA代码如下： CUDA核函数两个特点： 被限定词__global__来修饰 必须返回void 这两个位置可以混，但一般还是__global__开头。 在上述程序中， <<<grid, block>>>是标准写法，grid规定了block的数量，而b
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（十四）
zkxhlbt的博客
04-23 903
CUDA标准库 看到了熟悉的cuDNN~
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（三）
zkxhlbt的博客
04-17 436
3.2 CUDA程序的基本框架： cuda runtime api: docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api。 关于cudaMalloc函数：https://www.cnblogs.com/thkkk/p/14949014.html 从引用的角度去理解这个函数更好理解。 可以简化地写为 double *d_x; cudaError_t cudaMalloc(&d_x, M); cudaError_t cudaFree(void* address); host函数
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（六）
zkxhlbt的博客
04-19 1066
6.1 CUDA的内存组织 内存存在一种层级结构，大容量的一般latency高，小容量的一般latency低。这一点在计算机组成原理中学到过。 这里有个疑问，表中的局部内存是放在芯片外部的，这里怎么画在了内部？还是我没有理解清楚？ 答：局部变量属于全局变量的一部分所以在芯片外。当寄存器放不下了，就会放在局部变量中，由寄存器做判断。 6.2 集中不同类型的内存： （1）全局内存，核函数所有线程都能访问，就是显卡的显存，低速高延迟(速度慢是相对于数据处理而言的)。负责host->device, devic
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（十二）
zkxhlbt的博客
04-23 583
统一内存管理(某些功能在windows系统下受到限制) 好处： 使编程更简单，不用手动copy内存。 可能提供更好的性能 允许超量分配（和虚拟存储类似？） 统一内存被当作全局内存来使用的，必须在主机端定义或分配。 动态统一内存： 静态统一内存： ...
CUDA编程 基础与实践 学习笔记（九）
zkxhlbt的博客
04-23 413
原子操作 atomicAdd(&addr, val)这个在SNN部分反向传播的cuda代码里面见过，原子操作也在数据库课程里面学过，是不受其他事务影响的“读-改-写”操作。线程的执行不能保证特定顺序，因此需要原子操作来保证变量读写不受影响。 所有的原子操作。第一个地址既可以是全局内存，也可以是共享内存。都是device函数，只能在核函数中使用。 ...
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