MAX的专栏

例如：blockSize = 128，一个SM有2048个线程，那么一个SM能同时处理16个block。如果SM有96K的共享内存，每个block则分配96 / 16 = 6K，太大其他block无法获得使用。每个SM的共享内存数量是一定的，也就是说，如果在单个线程块中分配过度的共享内存，将会限制活跃线程束的数量；合适分配单个线程块的共享内存，使得SM的使用率最大化，起到加速的作用。特点：存储只读数据，访问速度快，广播式访问。使用：存储线程块中的共享数据，加速线程间的数据处理。使用：频繁访问的常量数据，

显卡对应算力。GeForce RTX 3070, 3080, 3090ARCH= -gencode arch=compute_86,code=[sm_86,compute_86]

对于CUDA，一个grid 有多个Block 块，一个block块多个线程。共享内存只是Block 块内的线程共享，不同Block块之间的共享内存是不会共享的。shared。

CUDA 图像编程一个 Grid 分成 按维度分成多个Block，个数为 GridDim.x * GridDim.y遍历: blockIdx.x , blockIdx.y一个Block 按维度分成多个Thread，个数为 BlockDim.x * BlockDim.yThread 是最小的运行单元遍历：threadIdx.x , threadIdx.y图像处理中，一个像素对应到一个...

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8)PROJECT(medianFilterGPU)# CUDA packageFIND_PACKAGE(CUDA REQUIRED) INCLUDE(FindCUDA)# CUDA include directoriesINCLUDE_DIRECTORIES(/usr/local/cuda/include)# OpenCV packageFIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED) # OpenCV in

一个 Grid 分成 按维度分成多个Block，Block 个数为 GridDim.x * GridDim.y遍历: blockIdx.x , blockIdx.y一个Block 按维度分成多个Thread，Thread个数为 BlockDim.x * BlockDim.yThread 是最小的运行单元遍历：threadIdx.x , threadIdx.ycudaMemcpy2D( d_A, // 目的指针d_pitch, // 目的pitchbmp1, // 源

例如, 1024 * 1024 大小的数据, 每一个block处理1024个数据, 一共1024 个block, 处理完后剩下1024个数据, 接着在处理, 就有加速的效果:每一个block 块作为。