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一文详解OpenCV中的CUDA模块

值得一提的是，所有GPU函数都将GpuMat接收为输入和输出参数。通过这种在代码中链接了GPU算法的设计，您可以减少在CPU和GPU之间复制数据的开销。...三、CPU/GUP数据传递 要将数据从GpuMat传输到Mat，反之亦然，OpenCV提供了两个函数： 上传，将数据从主机内存复制到设备内存 下载，将数据从设备内存复制到主机内存。...要切换活动设备，请使用cv :: cuda :: setDevice（cv2.cuda.SetDevice）函数。...让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中，实现一个简单的演示，演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。 我们首先来看一下如何使用CPU来完成此操作。...2.读取第一帧 注意，我们使用相同的CPU函数来读取和调整大小，但是将结果上传到cv :: cuda :: GpuMat（cuda_GpuMat）实例： // resize frame cv::resize

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CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

引入了动态并行性，允许GPU线程自动启动新的核函数，极大地增强了程序的灵活性和并行处理能力。...性能对比 处理速度 CPU： 在执行逻辑复杂、依赖于单线程性能的任务时，CPU通常表现更优。 GPU： GPU在处理可以并行化的大规模数据时，如图像处理、科学计算，表现出远超CPU的处理速度。...能效比 CPU： 在单线程任务中，CPU提供更高的能效比。 GPU： 当任务可以并行化时，GPU在能效比上通常更有优势，尤其是在大规模计算任务中。...应用场景 CPU的优势场景 复杂逻辑处理： 适合处理需要复杂决策树和分支预测的任务，如数据库查询、服务器应用等。 单线程性能要求高的任务： 在需要强大单线程性能的应用中，如某些类型的游戏或应用程序。...CPU更适合处理复杂的、依赖于单线程性能的任务，而GPU则在处理大量并行数据时表现出色。 三、CUDA在深度学习中的应用 深度学习的迅速发展与CUDA技术的应用密不可分。

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CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

引入了动态并行性，允许GPU线程自动启动新的核函数，极大地增强了程序的灵活性和并行处理能力。...性能对比 处理速度 CPU： 在执行逻辑复杂、依赖于单线程性能的任务时，CPU通常表现更优。 GPU： GPU在处理可以并行化的大规模数据时，如图像处理、科学计算，表现出远超CPU的处理速度。...能效比 CPU： 在单线程任务中，CPU提供更高的能效比。 GPU： 当任务可以并行化时，GPU在能效比上通常更有优势，尤其是在大规模计算任务中。...应用场景 CPU的优势场景 复杂逻辑处理： 适合处理需要复杂决策树和分支预测的任务，如数据库查询、服务器应用等。 单线程性能要求高的任务： 在需要强大单线程性能的应用中，如某些类型的游戏或应用程序。...CPU更适合处理复杂的、依赖于单线程性能的任务，而GPU则在处理大量并行数据时表现出色。 三、CUDA在深度学习中的应用 深度学习的迅速发展与CUDA技术的应用密不可分。

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Python CUDA 编程 - 3 - GPU编程介绍

实际上，CUDA并行算法和上面的流程基本相似，就是设计核函数，在存储上合理分配数据，告知GPU以一定的并行度执行配置来并行计算。核函数的设计与所要解决的问题本身高度相关。...主机与设备 在CUDA中，CPU和主存被称为主机（Host），GPU和显存（显卡内存）被称为设备（Device），CPU无法直接读取显存数据，GPU无法直接读取主存数据，主机与设备必须通过总线（Bus）...CPU调用GPU函数，启动GPU多个核心同时进行计算。 CPU与GPU异步计算。...+ cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x 如何将二维Block映射到自己的数据上并没有固定的映射方法，一般情况将.x映射为矩阵的行，将.y映射为矩阵的列。...CUDA强大之处在于它能自动将数据从主机和设备间相互拷贝，不需要程序员在代码中写明。这种方法对编程者来说非常方便，不必对原有的CPU代码做大量改动。

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cuda 并行计算(cuda并行程序设计pdf)

CUDA编程（四） CUDA编程（四）并行化我们的程序 上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间，以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现，也就是推算所谓的内存带宽，博客的最后我们计算了在...现在我们还是基于上次单线程计算立方和的程序，使用多Thread完成程序的初步并行。...先贴一下单线程的程序代码，我们将继续在这个代码的基础上进行改进： #include #include #include //CUDA RunTime...目前，我们可以写得更简单一些，就是把最后加总的动作交给 CPU 来进行。...THREAD_NUM, 0 >> >(gpudata, result, time); 然后从GPU拿回结果的地方也需要改，因为先在不仅要拿回一个sum，而是线程个sum，然后用CPU进行最后的加和操作

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DAY97：阅读 Stream Attach With Multithreaded Host Programs

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第97天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...using CUDA’s NULL stream would cause dependencies between threads....一个则是CPU上的代码是单线程的，然后CPU反复在不同的流中发布传输或者计算任务；另外一种则是CPU上的代码是多线程的，每个线程只负责自己一个流中的任务。这两种方式都很常见。...而系统上的CPU则相当于CEO，只负责领导职务（发布命令或者说任务）和简单的处理即可。因此往往简单的CPU单线程 + GPU多卡多流海量多线程是一种常见的组合。 反正一个核心的CPU你也用不满。...我们具体看一下代码： 代码只给出了一个run_task()函数，这是因为我们常见的CPU上的多线程方式，实现的是否时候往往将每个线程所需要执行的共同代码，写成一个函数。就如同这里的一样。

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CUDA是什么-CUDA简介「建议收藏」

CUDA编程入门极简教程 显卡、GPU和CUDA简介 本文内容 CPU、GPU CPU GPU CPU与GPU CUDA编程模型基础 CUDA 编程模型 线程层次结构 CUDA的内存模型...GPU无论发展得多快，都只能是替CPU分担工作，而不是取代CPU。...（关机就会丢失数据） 典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算...线程层次结构 核 kernel CUDA执行流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算，kernel是CUDA中一个重要的概念。...CUDA是通过函数类型限定词区别在host和device上的函数，主要的三个函数类型限定词如下： global：在device上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是

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GPU加速02:超详细Python Cuda零基础入门教程，没有显卡也能学！

与传统的Python CPU代码不同的是： 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符，表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数，GPU函数又被称为核函数...如果不调用cuda.synchronize()函数，执行结果也将改变，"print by cpu."将先被打印。...虽然GPU函数在前，但是程序并没有等待GPU函数执行完，而是继续执行后面的cpu_print函数，由于CPU调用GPU有一定的延迟，反而后面的cpu_print先被执行，因此cpu_print的结果先被打印了出来...2000万的数字太大，远远多于GPU的核心数，如何将2000万次计算合理分配到所有GPU核心上。解决这些问题就需要弄明白CUDA的Thread层次结构。 ?...() 总结 Python Numba库可以调用CUDA进行GPU编程，CPU端被称为主机，GPU端被称为设备，运行在GPU上的函数被称为核函数，调用核函数时需要有执行配置，以告知CUDA以多大的并行粒度来计算

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GPU加速04:将CUDA应用于金融领域，使用Python Numba加速B-S期权估值模型

阅读完以上文章后，相信读者已经对英伟达GPU编程有了初步的认识，这篇文章将谈谈如何将GPU编程应用到实际问题上，并使用Python Numba给出具体的B-S模型实现。 ?...数据量越小，Python和Numpy在CPU上运行的程序越有优势，随着数据量增大，CPU程序耗时急速上升，GPU并行计算的优势凸显。当数据量为400万时，CUDA程序可以获得30+倍速度提升！...注意，在CPU上使用numpy时，尽量不要用for对数组中每个数据处理，而要使用numpy的向量化函数。...对于CPU程序来说，numpy向量尽量使用numpy.log()、numpy.sqrt()、numpy.where()等函数，因为numpy在CPU上做了大量针对向量的计算优化。...其中，cnd_cuda函数使用了@cuda.jit(device=True)修饰，表示这个函数只是GPU端做计算的设备函数。

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用 Numba 加速 Python 代码，变得像 C++ 一样快

介绍 Numba 是 python 的即时（Just-in-time）编译器，即当您调用 python 函数时，您的全部或部分代码就会被转换为“即时”执行的机器码，它将以您的本地机器码速度运行！...），它被转换为 LLVM 可解释代码。...如果您加上 nopython=True的装饰器失败并报错，您可以用简单的 @jit 装饰器来编译您的部分代码，对于它能够编译的代码，将它们转换为函数，并编译成机器码。...但： 它只允许常规函数（ufuncs 就不行）， 您必须指定函数签名。并且您只能指定一种签名，如果需要指定多个签名，需要使用不同的名字。 它还根据您的CPU架构系列生成通用代码。 5....device_array_like，numba.cuda.to_device 等函数来节省不必要的复制到 cpu 的时间（除非必要）。

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DAY36：阅读”执行空间&扩展修饰符

也就是本章节说的__global__和__device__, 以及,不常用的__host__ 你应当知道, CUDA C是对C的扩展, 这使得熟悉普通CPU上C开发的用户(例如, 来自VC的用户),...占据了90%+的CPU上的执行时间，此时就应当将此函数考虑是否能单独改写成CUDA C版本(从你的老C版本---Fortran用户请考虑CUDA Fortran)。..., 会将有这些特殊前缀的函数, 生成GPU代码, 而其他源文件中的剩余部分, 没有这两个前缀的函数, CUDA C编译器自动跳过, 调用你本机上的原来的CPU编译器, 继续编译剩下的部分。...所以这是为何你总是看到, CUDA C需要有一个配套的CPU编译器(Host Compiler手册中叫)的原因。...通过这种方式, 用户看来, 它只需要将源文件改成.cu扩展名, 将一些函数添加上__global__之类的扩展, 就自动能在GPU上执行了.不需要考虑如何将代码传递给GPU, 也不需要考虑如果通知GPU

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如何加快循环操作和Numpy数组运算速度

Numba 简介 Numba 是一个可以将 Python 代码转换为优化过的机器代码的编译库。通过这种转换，对于数值算法的运行速度可以提升到接近 C 语言代码的速度。...首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。这时候就可以考虑采用 Numba 了。 第一个例子是通过插入排序算法来进行说明。...，采用装饰器 @jit(nopython=True) def insertion_sort(arr): 使用 jit 装饰器表明我们希望将该函数转换为机器代码，然后参数 nopython 指定我们希望...，以便提升速度； 第二个参数是 target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上...parallel 选项在大部分情况是快过 cpu ，而 cuda 一般用于有非常大数组的情况。

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Pytorch中支持的tensor的数据类型及它们的相互转换

Pytorch中tensor的类型Pytorch中定义了8种CPU张量类型和对应的GPU张量类型,CPU类型（如torch.FloatTensor）中间加一个cuda即为GPU类型（如torch.cuda.FloatTensor...int(),float()等进行转换使用torch.type()函数，直接显示输入需要转换的类型使用type_as()函数，将该tensor转换为另一个tensor的type使用独立的函数import...使用torch.type()函数type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type，则返回类型，否则将此对象转换为指定的类型。...)print(t2.type())torch.LongTensortorch.FloatTensor使用type_as()函数这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换...CPU类型和GPU类型，如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor.如果张量已经是指定类型，则不会进行转换t1=torch.Tensor(2,3)t2=torch.IntTensor

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教你几个Python技巧，让你的循环和运算更高效！

Numba 简介 Numba 是一个可以将 Python 代码转换为优化过的机器代码的编译库。通过这种转换，对于数值算法的运行速度可以提升到接近 C 语言代码的速度。...首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。这时候就可以考虑采用 Numba 了。 第一个例子是通过插入排序算法来进行说明。...，采用装饰器 @jit(nopython=True) def insertion_sort(arr): 使用 jit 装饰器表明我们希望将该函数转换为机器代码，然后参数 nopython 指定我们希望...，以便提升速度； 第二个参数是 target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上...parallel 选项在大部分情况是快过 cpu ，而 cuda 一般用于有非常大数组的情况。

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