CUDA：卷积纹理的实践

最新推荐文章于 2024-06-28 01:24:07 发布

程序逐梦人

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文章标签：计算机视觉人工智能 C/C++

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本文探讨了在CUDA中利用卷积纹理优化卷积运算的方法，详细解释了卷积的基本原理，并提供了源代码示例。通过创建卷积纹理并利用GPU的纹理缓存，能够大幅提升卷积计算速度，尤其适用于大规模图像数据的处理。

CUDA：卷积纹理的实践

在CUDA中，卷积是一项常见的操作，用于处理图像、信号、音频等数据。而卷积运算中最重要的操作就是像素值的乘法和相加，这一操作可以通过实现卷积纹理来大幅提升计算性能。

本文将介绍如何使用CUDA中的卷积纹理来优化卷积运算，并提供相应的源代码进行演示和验证。

首先，让我们来看一下卷积的基本原理。卷积操作可以看作是在一个输入图像上移动一个大小为 $\times K$

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CUDA：convolutionTexture卷积纹理的实例

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

12-21

335

CUDA：convolutionTexture卷积纹理的实例

CUDA：使用纹理内存进行卷积操作的示例（C/C++）

HqsHack的博客

09-20

然后，它使用嵌套的循环遍历卷积核的每个元素，将输入图像的对应像素值与卷积核的权重相乘，并将结果求和。然后，我们分配设备内存，并将输入数据从主机内存复制到设备内存。通过利用GPU的并行计算能力和纹理内存的高带宽访问特性，可以加速卷积操作的执行。这里我们使用16x16的线程块大小，并根据输入图像的尺寸计算出网格的大小。执行完卷积操作后，我们将结果从设备内存复制回主机内存，并打印输出结果（仅打印前10个元素）。核函数，将输入图像和输出图像的设备内存指针以及图像的宽度和高度作为参数传递。

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CUDA编程练习（六）卷积

SimpleBright_Man的博客

05-31

1998

一天一杯咖啡就够了，前两天明显过载。本文实现了几种矩阵乘法，单通道的输入输出，加了步长因素

基于CUDA的并行卷积运算

11-08

随着网络数据量的暴增与计算机算力的发展，近些年来深度学习领域取得的重大的发展，许多传统机器学习领域无法解决的问题都在深度学习中取得突破。深度卷积神经网络是深度学习中的一中网络结构，与传统的全连接网络相比，采用卷积实现局部连接和权值共享，能够有效的解决参数爆炸的问题，广泛的被应用在计算机视觉领域。然而由于参数训练过程计算量太大，滑动卷积矩阵乘计算非常的费时，完成一个卷积神经网络模型的训练往往需要消耗大量的时间，针对这个问题，本次实验将构建一个基于CUDA架构的编程环境，采用CUDA/C++编程实现二维的卷积的并行计算，通过对比GPU实现与CPU实现，调整不同参数，分析并行技术对程序性能的提升效果

CUDA卷积算子手写详细实现

u012374012的专栏

08-01

992

卷积操作主要针对图像进行运算，我们常见的RGB即为三通道的二维图像，那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据，再按照不同的布局去索引对应的数据，现在主要使用nchw和nhwc两种数据布局，其中n - batch size 也可以理解为"图像"数量c - channel num 即我们说的通道数量h - height 图像高度，每个通道的高度宽度是一致的w - width 图像宽度那么显然nchw就是逐个通道的读取图像，nhwc即对所有通道的同样位置读取数据后，再切换到下一个为止。

cuda实现图像卷积操作，可用于图像平滑、边缘检测等操作

qq_42112607的博客

08-05

635

cuda实现图像卷积操作，可用于图像平滑、边缘检测等操作

一切皆是映射：卷积神经网络(CNNs)在图像处理中的应用

AI天才研究院

06-28

1516

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）是深度学习领域中最成功的模型之一，特别是在图像处理任务中表现出色。本文旨在全面介绍CNNs的理论基础、核心组件和实际应用，帮助读者深入理解这一强大的图像处理工具。我们将从基本概念出发，逐步深入到复杂的网络结构和算法实现，最终通过实际的代码案例，展示CNNs在图像分类、目标检测等任务中的应用。背景介绍：阐述文章的目的、范围和预期读者核心概念与联系：介绍CNNs的基本概念和相关理论。

GPU计算基于CUDA常量与纹理内存优化：高性能并行计算中内存访问效率提升关键技术解析

最新发布

11-28

内容概要：本文深入探讨了CUDA编程中常量内存和纹理内存的核心原理及其在性能优化中的关键作用。文章系统介绍了CUDA内存体系的各个层级，重点剖析了常量内存的广播机制与缓存优势，以及纹理内存针对空间局部性的高效...

CUDA笔记-卷积计算

黑山老妖的博客

04-26

5101

CUDA 3D convolution - ijpq - 博客园overview https://www.cnblogs.com/ijpq/p/15405106.html

精选_基于CUDA的卷积神经网络算法实现_源码打包

03-07

基于CUDA的卷积神经网络算法实现

CUDA卷积详解

11-04

描述了GPU架构下CUDA编程处理卷积的方法

cuda实现卷积运算

chenzhi1992的博客

02-12

3955

1. 使用cuda kernel函数实现 2.基于cudnn库实现 #include "cuda_runtime.h" #include <cudnn.h> #include <cuda.h> #include <device_functions.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespave cv;

cuda做卷积运算最终版本

qq_44099721的博客

12-24

2002

#include "device_functions.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "stdlib.h" #include <iostream> //#include<stdio.h> using namespace std; //返回thread和bl...

NVIDIA CUDA 高度并行处理器编程（六）：并行模式：卷积

ikun的博仔的博客

06-12

2349

CUDA卷积。

cuda卷积

weixin_45806592的博客

09-15

794

一D卷积 #include<cuda_runtime.h> #include<device_launch_parameters.h> #include<iostream> using namespace std; __global__ void juan(int* a, int* b, int* c, int m, int n) { int id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int sum = 0; int k

[源码和文档分享]基于CUDA的卷积神经网络算法实现

qq_38474647的博客

12-21

415

摘要卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段，给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案，尤其适合处理图像方面的任务，如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是用卷积神经网络解决的经典问题，采用一般方法训练出来的神经网络达到了97%的识别率，几乎与人类的识别精度一致，但在执行速度上没有人类识别得快。在实际商业应用中...

C++（VS022）调用cuda(cudnn)加速三维卷积计算

qq_45589849的博客

10-21

2922

cuda是NVIDIA官方推出的并行计算架构，结合了CPU和GPU的优点，主要用来处理密集型任务以及并行计算，在现在的各种机器学习/深度学习框架中使用很多。度神经网络库 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层）。我们使用这个库的原因是因为：如果要在C++中使用cuda的并行计算能力，目前我所知的有两条路子：1是按照cuda本身的规则，写cu文件,封装成动态库lib后，在再需要的地方引入，具体的操作步骤可以去；

利用CUDA加速卷积计算：原理、实践与示例代码

专注于人工智能领域的小何尚

06-18

1845

引言在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是目前最流行和有效的模型之一。然而，随着模型复杂度的增加，卷积计算的计算量也随之增加，这使得在CPU上进行卷积计算变得非常耗时。因此，利用CUDA加速卷积计算成为了一个热门话题。在本文中，我们将详细介绍如何利用CUDA加速卷积计算，包括原理、实践和示例代码，帮助您更好地理解和应用CUDA加速技术。

CUDA编程实践心得与示例分享

这涉及到CUDA的内存管理，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等，以及如何有效地使用这些内存来减少内存访问延迟和提高数据吞吐量。 CUDA编程还涉及到线程同步和并发控制。在多个线程块同时操作数据时，...