CUDA C编程学习（二） CUDA C欧拉角计算并行处理

最新推荐文章于 2023-10-13 11:00:28 发布
最新推荐文章于 2023-10-13 11:00:28 发布
阅读量204 收藏
点赞数 1
分类专栏： 编程 文章标签： CUDA C编程 欧拉角计算
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuetianr/article/details/83864282
版权

编程环境：WIN10+VS2015+CUDA8.0
实现功能：从txt文件中读入向量数据，进行向量欧拉角计算
CUDA C 并行处理实现
1.定义GPU Kernel
在这里插入图片描述
2.将数据以二维数组的形式从内存读入显存
在这里插入图片描述
3.GPU Kernel 处理
在这里插入图片描述
4.将显存处理后结果从显存读回内存进行显示
在这里插入图片描述

GPU通用计算与CUDA
chengman2009的专栏
04-24 1万+
目前，主流计算机中的处理器主要是中央处理器CPU和图形处理器GPU。传统上，GPU只负责图形渲染，而大部分的处理都交给了CPU。21世纪人类所面临的重要科技问题，如卫星成像数据的处理、基因工程、全球气候准确预报、核爆炸模拟等，数据规模已经达到TB 甚至PB量级，没有万亿次以上的计算能力是无法解决的。与此同时，我们在日常应用中（如游戏、高清视频播放）面临的图形和数据计算也越来越复杂，对计算速度提出了
CVPR2020:FiltReg一种新的刚体模型的参数化概率配准方法
AI算法后丹修炼炉
07-24 961
概率点集配准方法因其对噪声，离群值和遮挡的鲁棒性而受到越来越多的关注。但是，这些方法往往比流行的迭代最近点（ICP）算法要慢得多，后者严重限制了它们的可用性。本文中提供了一种新颖的概率配准方法，该方法可以实现最先进的鲁棒性，并且比现代ICP实施方案具有更快的计算性能。这是使用有效的概率公式实现的。点集配准被转换为最大似然估计，并使用EM算法求解。通过简单的扩充，EM中的E步可以表述为过滤问题，从而能够利用低效的高斯滤波方法。另外定制四面体滤波器[1]可以提高效率，同时又可以为本文的任务保留足够的精度。此外.
计算MPU6050欧拉角
07-01
利用STM32原子寄存器版本，实现MPU6050模块 DMP文件下的输出欧拉角
CUDA编程 float计算速度更快以及解决float精度问题方法
benobug的博客
04-02 3428
在使用CUDA并行编程设计radon变换函数时，由于我的GPU计算能力仅有3.5，没办法使用双精度double的原子操作，于是用float代替全部的double，结果发现计算速度提高了一倍（如果用double的话，在release下是450ms，使用float，仅需要225ms），感觉可能GPU计算float的速度比double要快（个人感觉，还没被验证） 如果使用官方提供的利用atomicCA...
C++矩阵运算库推荐
03-22 564
目录[-] Armadillo：C++下的Matlab替代品 Eigen3：强大且只需头文件 OpenCV：方便的计算机视觉计算库 ViennaCL：并行矩阵计算 PETSc：大规模并行科学计算 其他的矩阵计算库和资料 最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好，顺便做了个调查，做一些相关的推荐吧。主要针对稠密矩阵，有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐。欢
【论文阅读】Cyro-EM数据处理软件Dynamo
SUM_MER23的博客
10-13 678
首先，Dynamo允许用户透明地适应各种高性能计算平台，如gpu或CPU集群。其次，Dynamo通过GUI界面和脚本资源实现了用户友好性。第三，Dynamo通过插件API提供用户灵活性。除了校准和平均程序，Dynamo还包括用于可视化和分析结果和数据的本地工具，以及对第三方可视化软件的支持，如Chimera UCSF或EMAN2。作为这些功能的一个演示，我们研究了细菌鞭毛马达，并显示自动检测的类缺乏和存在的c环。
计算机视觉/图像处理工具箱推荐(转自cvnote)
weixin_30371875的博客
01-08 108
最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好，顺便做了个调查，做一些相关的推荐吧。主要针对稠密矩阵，有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐。 Armadillo：C++下的Matlab替代品 地址：http://arma.sourceforge.net/ 许可证：MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一，是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择，许多Mat...
Tensorflow代码解析（二）
zdy0_2004的专栏
03-08 2385
http://mp.weixin.qq.com/s/-sYn6j3Xiljzw3T6DoJeCA?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 3. TF 代码分析初步 3.1 TF总体概述 为了对TF有整体描述，本章节将选取TF白皮书[1]中的示例展开说明，如图 3 1所示是一个简单线性模型的TF正向计算图和反向计
深度学习_28实用知识库分享20240617221258
06-19
- **CUDA**：是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，常用于加速深度学习计算。 - **cuDNN**：是CUDA深度神经网络库，用于优化深度神经网络中的卷积层等操作。 - **TensorRT**：是NVIDIA提供的高性能深度学习推理库...
四元数的并行计算方法
四元数作为一种扩展的复数形式，在现代科学和工程领域有着广泛的应用，尤其是在并行计算环境中，它们在图形处理和物理模拟等复杂系统中起到了重要作用。本论文首先介绍了四元数的基础数学原理以及并行计算架构和技术...
四元数并行计算优化：实时性能提升的杀手锏
本文从四元数基础和并行计算的介绍开始，详细阐述了四元数的数学理论及其在三维空间的应用，并探讨了四元数与并行计算的紧密关系。文中深入分析了并行计算的理论基础、优化技术和性能评估方法。通过实践章节，展示了...
【深度学习的四元数革命】：开启彩色图像处理新境界
四元数作为一种扩展复数的数学工具，在深度学习中展现出独特的优势，特别是在彩色图像处理和3D图形处理中提供了更高效的几何运算。本论文首先介绍了四元数的理论基础及其与复数的关系，随后探讨了其在深度学习中与...
惯性导航算法(二)-欧拉角法(下)+方向余弦矩阵(上)
十八与她的博客
05-17 3803
文章目录惯导机械编排算法惯性导航姿态算法欧拉角（续）二维平面坐标变换用欧拉角表示坐标转换矩阵欧拉角法方向余弦矩阵方向余弦矩阵的特性 惯导机械编排算法 惯性导航姿态算法 欧拉角（续） 二维平面坐标变换 每次按照一个轴线进行旋转，也就是每次都是一个二维平面坐标变换，旋转顺序为，先绕Z轴(航向角)、再Y轴(俯仰角)，最后X轴(横滚角) 上面的二维可以写成三维形式： 用欧拉角表示坐标转换矩阵 由二维形式，按照绕Z轴、Y轴和X轴的顺序分别进行旋转，最后，可以得到从n系到b系的一个投影关系；按照这个矩阵形式得到的
化工仪表及自动化讲稿.doc
最新发布
05-28
化工仪表及自动化讲稿.doc
【智能移动机器人领域】2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书：市场现状、趋势及应用前景分析书由新战略
05-28
内容概要：《2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书》由新战略移动机器人产业研究所根据CMR产业联盟统计数据编写，涵盖了国内外超30家电机及减速机企业的业务数据和移动机器人本体企业应用现状的综合分析。报告指出，2024年中国智能移动机器人电机市场规模约为11.6亿元，销售量约105万台，其中轮式移动机器人占比最大，达62.80%。未来市场将呈现“人形机器人引领增长、工业AGV/AMR稳健扩容、商用服务机器人快速渗透”的格局，预计到2030年人形机器人将占据大部分市场。智能移动机器人动力系统将朝着“更高效、更聪明、更绿色”的方向发展，推动机器人从“工具”向“智能体”转变。; 适合人群：从事智能移动机器人及相关领域的研发人员、投资者、电机及减速机厂商等专业人士。; 使用场景及目标：①帮助本体企业进行产品选型；②为投资方提供市场趋势和投资机会的参考；③指导电机及减速机厂商制定发展战略和市场布局。; 其他说明：蓝皮书的数据来源于国内外超过30家电机及减速机企业和超过35家机器人企业的调研，采用多种调研方式确保数据的准确性和可靠性。报告覆盖了工业移动机器人（AGV/AMR）、人形机器人及商用服务机器人等领域，不包括家用扫地机器人和农业机器人。
论文模板-html5蓝色智能电子产品网站源码-实训商业源码.zip
05-28
论文模板-html5蓝色智能电子产品网站源码-实训商业源码.zip
基于内容的新闻推荐系统——Java EE技术栈下TF-IDF与余弦相似度算法的应用 全集
05-28
内容概要：本文介绍了基于内容的新闻推荐系统的技术实现与功能特点。该系统主要采用Java EE技术栈，包括Java、Eclipse、MySQL、Spring、SpringMVC、Mybatis等技术，结合TF-IDF算法和余弦相似度算法，通过对用户浏览行为的分析，挖掘用户的兴趣偏好，为用户提供个性化新闻推荐。系统分为前台和后台两大功能模块，前台提供新闻分类查看、详情阅读、评论互动等功能，后台支持系统设置、用户管理、新闻管理等操作。项目的完整源码、数据库及相关文档均包含在内，便于部署和二次开发。 适合人群：对Java EE技术栈有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解基于内容的推荐算法及其实际应用的开发者，尤其是那些想要构建类似新闻推荐系统的团队。通过学习该项目，能够掌握推荐系统的架构设计、算法实现及前后台功能开发。 阅读建议：建议读者先熟悉Java EE相关技术和推荐算法的基本概念，再逐步深入研究项目源码和文档，结合实际运行环境进行实践探索。
基于随机森林的6D物体姿态识别MATLAB实现指南
- CUDA: 一个由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以利用NVIDIA GPU的强大计算能力。 - LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）: 一个非常快速的键值存储库。 - Caffe: 一个深度学习框架，由伯克利AI研究...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值