本篇文章谈的是cpp文件如何调用CUDA的.cu文件实现显卡加速的相关编程。当然，这是在默认已经配置好CUDA的情况下进行的，如果对于如何配置CUDA还有疑问可以看之前写的这一篇文章。另外，现在CUDA已经放出了支持VS2013的6.5版本，所以还是建议用最新的，毕竟VS2013好用太多，配置起来也没什么区别。关于那篇配置文章，并没有解决CUDA相关函数偶有错误提示的问
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、为什么要用到CUDA加速二、使用步骤1.CUDA安装2.QT安装3.编写好CUDA文件4.在QT的.pro文件中配置 前言最近在项目中需要用到GPU加速，于是在网上搜索各种资料结合自己实际采坑过程，总结了在 win10系统上，在QT中使用CUDA加速的使用方法提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要
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2023-10-03 14:16:37
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# 深度学习中的CUDA加速入门
深度学习任务通常需要大量的计算资源，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）可以在NVIDIA的GPU上进行加速。下面我们将介绍如何在深度学习项目中实现CUDA加速的基本流程。
## 实现CUDA加速的流程
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA和cuDNN |
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CUDA加速运算项目采坑总结本篇博客主要记录研一上期末考试后，完成CUDA加速计算项目(C++)的采坑旅程。1.Nsight5.2 BUG 不支持gtx1050和gtx1050TiNsight是N厂开发用来配合Visual Studio调试GPU（device端）内存的插件。这个BUG，NVIDIA负全责。Nsight一般会随cuda的安装配套安装（我的cuda是8.0，配套Nsight5.2），
# 使用Python和CUDA加速循环的指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用CUDA加速Python中的循环操作。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以使程序在NVIDIA显卡上高速执行。通过将循环的某些部分放到GPU上执行，我们可以显著提高计算性能。接下来，我们将通过一系列步骤来实现这个目标，并给出详细
1，使用rufus制作Ubuntu的U盘启动盘rufus下载地址：https://rufus.ie/en/
我用的是rufus-3.20Ubuntu镜像文件是ubuntu-20.04.4-desktop-amd64.iso，下载地址：Ubuntu 20.04.6 LTS (Focal Fossa)
然后如下图，开始开始之后，会弹框提示选择ISO还是DD模式。特别要注意的，我选的是DD镜像模式关于I
目录1、准备工作2、安装cuda（GPU加速）3、安装cudnn（GPU加速库）4、显卡信息查询相关指令4.1、查看显卡信息4.2、查看驱动信息4.3、实时查看GPU的使用情况系统环境：ubuntu18.04、cuda11.0、driver450、cudnn8.5。1、准备工作 首先需要安装一些基本的组件，否则后面安装cuda会失败（比方会因为缺
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2023-11-27 23:10:48
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## OpenCV利用CUDA加速Python案例
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常流行的开源库，用于处理图像和视频数据。而CUDA则是NVIDIA提供的一种并行计算平台，可以用于加速计算密集型任务。结合OpenCV和CUDA，我们可以利用GPU来加速图像处理任务。
### CUDA加速OpenCV的优势
使用CUDA加速OpenCV有以下优势：
- 加速处理速度：GPU具
双系统win10+ubuntu18.04 dell precision-5820-Tower 记录ubuntu18.04安装nvidia驱动、cuda和cudnn的过程。感谢前人的工作。cuda的历史版本cudnn的历史版本一、安装驱动 这里我不是在英伟达官网下载的驱动，而是在linux中的软件与更新中安装的。在搜索框中搜索“驱动”或“drive"，选择”software&updates"
VSLAM方法框架：整个SLAM大概可以分为前端和后端 ，前端相当于VO（视觉里程计），研究帧与帧之间变换关系。首先提取每帧图像特征点，利用相邻帧图像，进行特征点匹配，然后利用RANSAC去除大噪声，然后进行匹配，得到一个pose信息（位置和姿态），同时可以利用IMU（Inertial measurement unit惯性测量单元）提供的姿态信息进行滤波融合后端则主要是对前端出结果进行优化，利用滤
首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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CUDA 介绍计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture CUDA），是一套并行计算平台和编程模型。支持英伟达的GPU 卡。CUDA 可以使用简单的编程API 在图形处理单元（GPU）上创建大规模并行应用程序。程序猿可以通过使用 CUDA C 和 C 艹 利用GPU 的性能加速应用程序。CUDA 编程就类似与C ，就是添加需要利用GPU 并行性的关键字
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2023-12-12 11:17:52
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一、CUDA编程模型 1.CUDA程序执行流程 2.CUDA核函数kernel 3.CUDA程序层次结构kernel/Grid——>Block——>WARP——>Thread 上图中一个Kernel/Grid包含2×3个Block，一个Block包含3×5个线程 &nbs
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2023-07-31 23:39:57
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1.介绍CUDA什么是CUDACUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它能够让开发者使用GPU来加速计算。使用CUDA，您可以在GPU上运行大量的并行计算任务，从而显著提高计算性能。CUDA的优势相比于传统的CPU计算，CUDA有以下几个优势：并行处理能力更强：GPU有数千个处理核心，能同时处理大量并行任务，而CPU只有几十个核心。List item计算速度更快：GPU的时钟频率比
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2023-07-23 21:44:56
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循环展开（#pragma unroll）1）什么是循环展开？循环展开顾名思义就是将循环体展开，全部展开或者展开一部分都可以有效提高性能。循环展开无论是在CPU还是GPU上，都可以有效的提高应用程序运行速度。以下是一个循环体float sum=0;
for(int i=0;i<n;++i)
{
sum+=a[i];
}循环部分展开for(int i=0;i<n;i+=2)
{
sum
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2023-12-21 15:34:40
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文章目录3.1 CUDA执行模型概述3.1.1 GPU架构概述SM流式多处理器线程束（warp）SIMT架构与SIMD架构：CUDA编程对应的组件3.1.2 Fermi费米架构Fermi的特征是：SM片内可配置存储器并发内核执行3.1.3 Kepler架构动态并行Hyper-Q技术3.1.4 配置文件驱动优化CUDA提供了两个主要的性能分析工具事件和指标有3种常见的限制内核性能的因素: 3.1
CUDA（百度百科版）CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。CUDA（网民有理版）CUDA呢简单来说就是GPU通用运算的一种编程框架。我这么说一定是...
原创
2022-03-01 17:18:55
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CUDA（百度百科版）CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。CUDA（网民有理版）CUDA呢简单来说就是GPU通用运算的一种编程框架。我这么说一定是...
原创
2021-06-10 16:47:31
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通过调用CUDA的cudaGetDeviceProperties函数可以获得指定设备的相关信息，此函数会根据GPU显卡和CUDA版本的不同得到的结果也有所差异，下面code列出了经常用到的设备信息： #include "funset.hpp"
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h> // For the CUDA run
# 实现“cuda编程 深度学习”的流程及步骤
## 流程图
```mermaid
erDiagram
Process --> Define Problem
Define Problem --> Data Preparation
Data Preparation --> Model Selection
Model Selection --> Training
