CUDA：使用随机雾效果的随机雾实例

CUDA编程实现随机雾效果
最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
阅读量102 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能 算法 计算机视觉 C/C++
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechProX/article/details/132958828
C/C++ 专栏收录该内容
177 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了如何利用CUDA技术在图形渲染中添加随机雾效果，增强了场景的视觉表现。CUDA是一个并行计算框架，通过GPU加速计算。文章提供了一个CUDA核函数的示例，用于生成雾效果，并指导如何编译和运行代码。通过对代码的调整，可以实现更丰富的图形渲染效果。

在本文中，我们将介绍如何使用CUDA编程技术实现随机雾效果，并提供相应的源代码。随机雾效果可以为图形渲染添加逼真的雾气效果，增强场景的视觉表现力。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA提供的一种并行计算框架，可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算任务。在本实例中，我们将使用CUDA来处理图形渲染中的随机雾效果。

下面是一个示例的CUDA程序，用于生成随机雾效果：

#include <cuda_runtime.h>
#include <curand_kernel.h>
#include
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
CUDA：何使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-22 384
CUDA：何使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数实例
python cuda cpu中随机种子（一）
qq_39004117的博客
08-11 1377
最近一直在做A3C框架中的强化学习算法，发现随机种子的设定非常重要。首先，为了代码的可复现性，要设定随机种子，让每次代码跑出来的结果一样。其次，由于A3C框架的特殊性，每个worker（一个子线程）之间要保证其多样性。但是，我在设定完了之后，发现跑出来的结果并不能保证完全一模一样，于是对于seed做了一些实验，得出了一点心得。 首先，说一下几个随机种子： python&numpy: ...
CUDA: (六) 时间计算、CUDA stream(CUDA 流)
Felaim的博客
02-04 2821
CUDA时间评估 LZ之前都是使用CPU timer来评估CUDA代码的性能的，但是这样做时候没有办法给出精确答案的，除了其他因素外，最常见的时间计算误差包括线程延迟开销和操作系统调度的开销。同时，使用GPU测量的时间还取决于高精度Cpu计时器的可用性。在很多情况下，主机在GPU内核运行时执行异步计算，因此，因此为了测量GPU内核消耗的时间，CUDA提供了对应于event的API。 CUDA ev...
cuda编程入门:使用cuda实现矩阵加法
weixin_44742084的博客
06-08 1484
2.头文件 关于cuda操作的一些接口都在这个头文件里 3.申请内存 cudaMalloc()接口 4.转移拷贝 cudaMemcpy()接口 5.释放空间 cudaFree接口 6.核函数 1.定义 2.调用 7.编译与运行 使用nvcc进行编译 生成可执行文件 运行 8.源代码 附上源代码.........
CUDA：GELU算子的实现（FP16）
weixin_43308899的博客
12-28 3024
本文是通过CUDA实现GELU算子,输入和输出的数据是FP16类型的，通过自定义向量结构体进行向量化访存的方式来提高算子工作效率，并会详细解释相关代码。
PyTorch使用实例：手写数字识别
weixin_53998309的博客
02-21 1420
以下是 PyTorch 的入门教学，涵盖基础概念、核心功能及代码示例，适合快速上手。希望这份指南能帮助你快速入门 PyTorch！
CUDA编程基础
weixin_45715405的博客
07-05 2277
参考链接GPU 意为图形处理器，也常被称为显卡，GPU最早主要是进行图形处理的。如今深度学习大火，GPU高效的并行计算能力充分被发掘，GPU在AI应用上大放异彩。GPU拥有更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算，与GPU对应的一个概念是CPU，但CPU的运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适合控制密集型任务，CPU更擅长数据缓存和流程控制。1、GPU不能单独进行工作，GPU相当于CPU的协处理器，由CPU进行调度。
【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程
xfxuezhang.cn
06-27 7857
介绍很详细
随机森林和神经网络的最强组合！！！
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
05-19 1450
结合神经网络与随机森林开展分类实践。用 PyTorch 实现多层感知机提取高阶特征，Scikit - learn 实现随机森林，通过特征融合训练集成模型。对原始数据分布、两模型决策边界及集成模型预测曲线进行可视化，还阐述了神经网络、随机森林的优化要点与调参流程。
多线程CUDA实例 167页 平方求和
NYG8945的博客
10-28 923
//GPGPU编程技术-从GLSL、CUDA到OpenCL 平方和算法第二版 增加计时函数 没有为主机变量分配内存 多线程求和// //书中程序167页 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_") #
CUDA计算加速实例normal_gpu正态分布随机数
09-24
使用CUDA计算的加速实例：生成N个服从正态分布的随机数，包含了线程索引,grid/block划分，计算时间统计等要素。 包含两个.cu文件，normal_cpu仅使用cpu计算，计算结果耗时5s左右；normal_gpu使用GPU计算，计算结果...
CUDA GPU加速生成正态分布随机数实例解析
本实例通过CUDA展示了生成正态分布随机数的计算加速过程，详细介绍了CUDA的并行计算模型，包括线程组织结构、内存使用以及性能评估。通过对比CPU和GPU的计算结果，演示了GPU在并行处理方面的巨大潜力。对于初学者来...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 272
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 743
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 460
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 921
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 689
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 703
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 393
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值