CUDA 高效策略：统计直方图以及共享内存的优化加速

最新推荐文章于 2024-06-28 21:16:52 发布
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分类专栏： 深度学习入门到精通系列讲解 文章标签： 计算机视觉 opencv 图像处理
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本文探讨了如何使用CUDA并行计算技术统计图像直方图，重点在于通过引入共享内存和分块策略来优化计算效率。在核函数中，通过原子操作避免了线程间的读写冲突。主函数调用部分，采用了共享内存来减少对全局内存（显存）的访问，将图像按block切分并在每个block内统计小图片直方图，然后同步并累加所有直方图，显著降低了访存延迟，实现了加速效果。

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文章目录

概述

直方图是用来统计像素灰度值分布的一种方法，同理也可以统计RGB色素的分布。调整图像的对比度则需要直方图分布概率，才能进行灰度变换。

对于CUDA来说，可以并行读取多个像素点的值，然后进行统计，但是统计过程则是串行的。这里需要使用CUDA串行指令“原子操作”。
否则会好多线程同时重复读写一个内存的内容。

核函数

__global__ void cudaMatHistogram(CudaImg8Mat *cudaMat, unsigned int *histogram){
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thecentury的博客
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1.cuda直方图统计 /////代码一 #include <iostream> #include "cuda_runtime.h" #include "time.h" using namespace std; #define num (256 * 1024 * 1024) // 核函数 // 注意，为了方便验证GPU的统计结果，这里采用了"逆直方图"， // 即每发现一个数字，...
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