CUDA SDK示例程序概览

最新推荐文章于 2025-10-15 17:33:44 发布
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#cuda #api #数学计算 #算法 #fft #图像处理

本文介绍了CUDA 2.3 SDK中的多个示例程序，包括带宽测试、图像处理、矩阵运算、流体模拟和算法应用等，展示了CUDA在高性能计算和并行处理中的能力，如异步API、矩阵乘法、FFT、蒙特卡罗模拟和粒子系统计算等。
 
CUDA 2.3中的示例程序
alignedTypes 演示了数据类型对齐对性能的影响
asyncAPI 演示了如何使用异步API
bandwidthTest 测试主存与显存之间，以及显存内部进行数据传输时的带宽，通过命令行可以进行更加全面的测试。
bicubicTexture 通过texture实现双立方插值
binomialOptions binomialOption金融分析例子程序
bitonic Bitonic排序
BlackScholes BlackScholes金融分析例子程序
boxFilter 盒型滤波器，图像处理可以参考
clock 测时函数的使用方法
convolutionFFT2D 使用二维FFT实现卷积
convolutionSeparable 二维卷积的一种实现
convolutionTexture 使用纹理实现的二维卷积
cppIntegration 如何封装CUDA函数，并在C++程序中调用
cudaOpenMP CUDA与openMP同时使用的例子
dct8x8 离散余弦变换，图像、编解码、压缩等可参考
deviceQuery 查询设备参数，运行时eAPI版本
deviceQueryDrv DeviceQueryDrv，驱动API版本
dwtHaar1D 一维哈尔变换
dxtc DirectX纹理压缩
eigenvalues 特征值分解
fastWalshTransform. 快速瓦尔希变换
fluidsD3D9 流体计算示例，D3D9实现
fluidsGL 流体计算示例，openGL实现
histogram64 直方图，64个结果
histogram256 直方图，256个结果
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1.硬解码软编码方法：大体流程，先用ffmpeg来读取视频文件的包，接着开启两个线程，一个用于硬解码，一个用于软编码，然后将读取的包传给解码器，编码出的frame download到内存，然后做scale处理，将scale后的帧和编码参数一起传给编码函数，最终生成pkt包，将其写入文件。由于CUVID中CuvideoSource不支持rtsp视频流数据，不能由rtsp地址创建VideoSource
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利用cuda 解码库parser coder实现自己的gpu多媒体解码程序
CUDA自带所有sdk源代码
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安装Nvidia的CUDA时会建议安装SDK，其实SDK就是一些经典的GPU并行源代码和一些函数库，这个压缩包就是将这些东西打包，供大学学习。
CUDA配置说明 SDK
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最后，为了使程序能够正常运行，还需将SDK安装目录下的**C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\bin\win32\**中的Debug, Release, EmuDebug和EmuRelease四个文件夹加入系统**Path环境变量**中。...
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1、CUDA SDK下载；官网下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal CUDA手册：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.h...
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使用CUDA显卡加速SDK实现 H264编码
seniorwizard的专栏
09-24 1万+
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持
手把手教你cuda5.5与VS2010的编译环境搭建
xingoo
08-09 418
手把手教你cuda5.5与VS2010的编译环境搭建 目前版本的cuda是很方便的，它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等，而不用你自己去挨个安装，这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址，官方网站即可：    　　https://developer.nvidia.com/cuda-...
win10下 + cuda10.2 + 双目相机zed 2i sdk的安装
积极向上的mr.d的博客
01-06 7533
zed 2i 环境搭建 本实验用的是pycharm平台，python3.7，主要讲解zed 2i sdk的安装以及遇到的问题 我们实验之前已经装好了pycharm,anaconda，实验中用的是cuda10.2,cudnn10.2,sdk10.2(cudnn、zed sdk版本与cuda一定要对应) 首先需要检查电脑NVIDIA版本是否支持cuda，具体方法如下：回到桌面->空白处右击->NVIAIA控制面板->系统信息->组件 可以看到我电脑支持cuda10.2 查看电脑适合
基于 cuda sdk 12.4.1安装cudnn8.9.7 步骤备忘——与cudnn9有差别
eloudy的专栏
09-02 2261
一个必要的步骤是写 blacklist，屏蔽 noveau 开源driver的开机自动加载，然后重启计算机后安装cuda sdk。
扩展CUDA SDK 2.3 の convolutionSeparable
小北的家
08-03 4997
SDK2.3的convolutionSeparable示例，纯代码，零注释，忒血汗。。汗了半小时才o掉，帖出来供大家参考。离散数据的二维卷积： 其中，Ar、Ac分别是A的行数与列数。应用很多，比如对图像做高斯平滑(去噪)，拿高斯核与输入图像做卷积。convolutionSeparable之所以”Separable”，是因为它在row、col两个维上分别做了卷积操作。在此先奉上CPU
windows 10 配置 CUDASDK 8.0
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08-11 2611
前记： 没料到多年后，又开始来玩cuda。人生兜兜转转。 环境参数： thinkpad T430， 显卡NVIDIA NVS 5400M （compute capability 2.1）, windows 10。 第一次尝试 （失败） CUDA SDK 9.2 （目前最新版） + visual studio 2017  。 根据官网install guide 本机恰好有vs 2017，...
CUDA安装 Windows版
CrazyFlyingBee的博客
03-27 2188
CUDA安装 Windows版
UBANTU CUDA12.9
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目前，官方 NVIDIA CUDA Toolkit 的最新稳定版本为 12.4（截至 2024 年 6 月），尚未发布 12.9 版本。然而，如果用户期望了解如何为 Ubuntu 系统配置未来版本的 CUDA（如 CUDA 12.9）环境，可基于现有安装流程提供一个通用指南框架，以适配未来版本的安装与配置流程。 ### 安装步骤概览 1. **系统准备** - 确保系统为 Ubuntu 20.04 或更高版本，并已安装基础开发工具。 - 更新系统软件包列表并升级所有可用包： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 2. **安装 NVIDIA 驱动** - 安装与目标 CUDA 版本兼容的 NVIDIA 显卡驱动程序。例如： ```bash sudo apt install nvidia-driver-545 ``` - 重启系统以确保驱动生效： ```bash sudo reboot ``` 3. **添加 CUDA 仓库** - 下载并添加 CUDA 仓库密钥： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 ``` - 下载并安装 CUDA 仓库包（假设版本为 12.9）： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.9.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-9-local_12.9.0-545.23.08-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-9-local_12.9.0-545.23.08-1_amd64.deb ``` - 添加 GPG 密钥并更新 APT 缓存： ```bash sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-12-9-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt update ``` 4. **安装 CUDA Toolkit** - 安装 CUDA Toolkit 12.9： ```bash sudo apt install cuda-toolkit-12-9 ``` 5. **环境变量配置** - 编辑用户环境变量文件（如 `~/.bashrc`）并添加以下内容： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.9/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.9/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` - 应用环境变量更改： ```bash source ~/.bashrc ``` 6. **验证安装** - 检查 CUDA 编译器版本： ```bash nvcc --version ``` - 编译并运行一个简单的 CUDA 示例程序以验证环境是否正常工作。 ### 配置 cuDNN（可选） 1. **下载 cuDNN** - 从 NVIDIA 官方网站下载适用于 CUDA 12.9 的 cuDNN SDK。 2. **安装 cuDNN** - 解压并复制文件到 CUDA 安装目录： ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.9/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-12.9/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.9/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.9/lib64/libcudnn* ``` 3. **验证 cuDNN** - 可通过运行示例程序或检查库文件是否存在来确认安装成功。 ### 常见问题处理 - **驱动版本不兼容**：确保所安装的 NVIDIA 驱动版本与 CUDA Toolkit 兼容，可参考 NVIDIA 官方文档获取兼容性信息。 - **环境变量未生效**：确认 `~/.bashrc` 文件中已正确设置 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH`，并执行 `source ~/.bashrc`。 - **缺少依赖库**：如果运行程序时提示缺少库文件，可尝试手动复制相关库文件到系统库目录并更新链接： ```bash sudo cp /usr/local/cuda-12.9/lib64/libcudart.so.12.9 /usr/local/lib/libcudart.so.12.9 && sudo ldconfig ```
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