GPUmat

GPUmat是一款使Matlab代码能在GPU上运行的工具,它让用户无需了解GPU细节即可利用GPU多核架构加速Matlab函数,现有代码只需稍加改动即可移植。支持CUDA3.2,适用于Windows及Linux系统。
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GPUmat能够使得Matlab代码运行在GPU上。主要特征如下:

(1)不需要任何GPU的知识就可以在Matlab中访问GPU资源;

(2)Matlab代码直接运行在GPU上,执行是用户透明的;

(3)GPUmat使用GPU多核架构加速Matlab函数;

(4)已有的Matlab代码可经少量修改而获得移植和执行;

(5)通过Matlab脚本语言访问GPU资源,结合了Matlab快速原型开发和GPU快速执行的能力;

(6)GPUmat可以用作源开发工具,从而创建新函数,扩展库的功能;

(7)基于GPUmat编译器,GPU的操作能够记录进新函数中。

 

目前最新版是GPUmat 0.27,支持CUDA 3.2,操作系统支持Windows,Liunux 32位和64位。官方网站:http://gp-you.org/

下面的链接是GPUmat用户指南的翻译稿,欢迎大家批评指正! 持续更新中...

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### OpenCV 中 GpuMat 的使用方法及示例 #### 什么是 cv::cuda::GpuMat? `cv::cuda::GpuMat` 是 OpenCV 库中的一个类,专门设计用于在 GPU 上存储和处理图像数据。通过该类,可以充分利用 GPU 的强大计算能力来加速各种图像处理算法[^1]。 #### 如何初始化 `cv::cuda::GpuMat` 对象? 可以通过多种方式创建或上传数据到 `cv::cuda::GpuMat` 对象中。以下是几种常见的初始化方法: 1. **从主机内存加载数据** 可以将 CPU 上的数据(如 `cv::Mat` 类型的对象)复制到 GPU 设备上。 ```cpp cv::Mat hostImage = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::cuda::GpuMat gpuImage; gpuImage.upload(hostImage); // 将数据从主机传输至设备 ``` 2. **直接分配空间而不赋初值** 如果仅需分配 GPU 存储空间而无需立即填充数据,则可调用如下代码: ```cpp cv::cuda::GpuMat gpuImage(rows, cols, CV_8UC1); // 创建指定大小的单通道灰度图 ``` 3. **下载回主机端** 当完成 GPU 处理后,可能需要将结果传回到主机上的 `cv::Mat` 对象以便进一步显示或者保存文件。 ```cpp cv::Mat result; gpuImage.download(result); // 下载GPU数据到CPU变量result ``` #### 结合 Thrust 进行高效并行运算 为了更灵活地控制 GPU 数据流以及执行自定义算子操作,推荐结合 NVIDIA 提供的高性能模板库——Thrust 来增强功能。下面展示了一个简单的例子说明如何混合使用两者来进行基本加法操作[^2]: ```cpp #include <opencv2/core/cuda.hpp> #include <thrust/device_vector.h> void addImages(const cv::cuda::GpuMat& src1, const cv::cuda::GpuMat& src2, cv::cuda::GpuMat& dst){ thrust::device_ptr<uchar> d_src1(reinterpret_cast<uchar*>(src1.data)); thrust::device_ptr<uchar> d_src2(reinterpret_cast<uchar*>(src2.data)); thrust::device_ptr<uchar> d_dst(reinterpret_cast<uchar*>(dst.data)); int numPixels = src1.rows * src1.cols; thrust::transform(d_src1, d_src1 + numPixels, d_src2, d_dst, thrust::plus<int>()); } ``` 此函数接受两个输入图片(`src1`, `src2`) 并将其逐像素相加以生成目标图片 (`dst`). 它内部采用了 STL 风格接口实现了矢量化求和逻辑. #### 利用 CUDA 核心编写定制化滤波器 除了上述高级封装外,还可以深入到底层开发阶段即手写 kernel 函数来自由操控每一个线程的行为模式。这里给出一段关于高斯模糊效果实现的小片段作为参考[^3]: ```c++ __global__ void gaussianBlurKernel(uchar* inputImgPtr, uchar* outputImgPtr, size_t pitchBytes, float sigmaX, float sigmaY) { ... } // 调用前准备参数配置... gaussianBlurKernel<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_inputData, d_outputData, imgPitchInBytes, stdDeviationXAxis, stdDeviationYAxis); ``` 以上伪码展示了怎样构建自己的 Gaussian Blur Kernel ,其中包含了必要的纹理绑定、边界条件判断等内容;实际应用时还需要考虑更多细节因素比如多维数组索引映射关系等等。 #### Windows 系统下的安装与测试指南 对于初次接触此类技术栈的朋友来说,在本地环境中搭建好完整的编译运行环境至关重要。具体步骤参见相关文档链接[^4]即可顺利完成整个流程设置工作。 ---
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