GPU編程基礎-CUDA實現圖像處理
- 1. 相關基礎概念
- 1.1 Host和Device程序
- 1.2 Kernel程序
- 1.3 SIMT和SIMD
- 1.4 GPU計算的 Occupancy指標
- 1.5 GPU計算的基本流程
- 2. GPU計算框架與過程說明
- 3. 一個基于CUDA的圖像處理例子
- 4. 一些報錯解決
1. 相關基礎概念
1.1 Host和Device程序
- 在CPU上運行的稱為Host程序；
- 在GPU上運行的稱為Device程序。
1.2 Kernel程序
GPU上運行的函數又被叫做Kernel函數。
Host程序在調用Device程序時，可以通過參數確定執行該Kernel的CUDA threads的數量。每個Thread在執行Kernel函數時，會被分配一個thread ID，Kernel函數可以通過內置變量threadIdx訪問。一個Kernel函數對應一個Grid。每個Grid中的任務是一定的。當要執行這些任務的時候，
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