空城记

you will say goodbye to girls if you are saying “hello world”. 第一个CUDA程序修改后的代码代码分析CUDA提供的demo代码代码分析第一个CUDA程序参考《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》的4.3节第一个CUDA程序，因为版本的不同所以对原书的代码进行修改。修改后的代码#include <stdio

纹理存储器是GPU常用的优化方法。举个栗参考《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》代码6-2（离散卷积程序）。因为CUDA版本的不同，所以本人对原书的代码进行修改，修改后的代码如下。#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include <iostream>using namespace s

官方的pdf文档中已经对CUDA怎么牵手OpenCV做了很好的说明。详情请下载文档1，文档2。我也是博采众家之长为己所用，总结下CUDA牵手OpenCV的方法。用IplImage包含两个文件，kernel.cu以及app.cpp。kernel.cu#ifndef _KERNEL_CU_#define _KERNEL_CU_#include<time.h>#include "cuda_runtime

原内容来源于《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》的7.1.3节。 有修改。目的之前都是单一的*.cu文件。一个较为复杂的工程，往往需要多个文件来实现，合理安排这些文件的结构会使得工程文件尽然有序。《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》提供了三种方法来实现将CUDA C代码集成到C++中。，内核代理：将CUDA C程序集成在面向对象的CPP项目中。在CPP

如果你正在准备建立支持CUDA的新平台并在上面进行编程，建议你精读CUDA的硬件架构——《CUDA专家手册》Nicholas Wilt 著。CUDA入门很简单，上手不到三天，我就写些CUDA程序。但是都没有进行效率上的分析，也只是单单的窥视了GPU加速的魅力。要成为一个充分榨取GPU处理能力的并行计算工程师也绝非易事，至此不再单纯编写CUDA程序，重点放在优化上。 阅读《CUDA专家手册》第二章硬件

先来一些我们都知道的——入门和gpu相关知识。Copy一部分放在这里。函数类型限定符，用来确定函数是在CPU还是在GPU上执行，以及这个函数是从CPU调用还是从GPU调用。__device__，__device__表示从GPU上调用，在GPU上执行；__global__，__global__表示在CPU上调用，在GPU上执行，也就是所谓的内核(kernel)函数；内核主要用来执行多线