
CUDA编程
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痛&快乐着
从入门到放弃
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【python, C++, CUDA】双线性插值(Bilinear Interpolation)实现
双线性插值是一种更为平滑的图像缩放算法,它考虑了目标像素周围四个源像素的影响,并根据距离进行加权。其主要经过三次线性插值得到,如下为线性插值的公式,可以将插值点的值解释为两个点的距离加权,其中距离近的点权重大,距离远的点权重小。已知Q11(x1,y1)、Q12(x1,y2)、Q21(x2,y1)、Q22(x2,y2),求其中点P(x,y)的值。不难发现,其中每个点的权重和对角点到点P的距离是相关的(水平距离x垂直距离)。当然,也可以简化为如下的加权公式,可以看到该点由四个点加权求和得到。原创 2024-11-28 23:59:57 · 1312 阅读 · 0 评论 -
CUDA规约求和/最大值
即得到最后结果。如下图所示:值得注意的是,最后的多个规约结果可以拷贝到CPU中计算,也可以在GPU进行计算。在GPU中进行计算时,当规约结果数量小于单个线程块的线程数时,即可得到最终结果。原创 2023-12-07 15:22:12 · 2337 阅读 · 0 评论 -
【C++问题集锦——持续更新中】
C++问题集锦原创 2022-11-19 18:03:14 · 870 阅读 · 0 评论 -
异构计算--CUDA架构
CPU+GPU异构计算原创 2022-08-07 18:28:32 · 4739 阅读 · 2 评论