这个问题在这里已经有了答案:CUDAfunctioncall-ablebyeitherthedeviceorhost(1个回答)关闭8年前。为了从主机代码和GPU内核调用相同的函数，我是否必须保留相同函数的两个拷贝，如下所示:intsum(inta,intb){returna+b;}__deviceintsumGPU(inta,intb){returna+b;}或者是否有任何技术可以保留/管理函数的单个拷贝？
开始学cuda有一段时间了，遇到以下问题下面看看我是怎么做的:复制GPUint*B;//...int*dev_B;//initializeB=0cudaMalloc((void**)&dev_B,Nel*Nface*sizeof(int));cudaMemcpy(dev_B,B,Nel*Nface*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice);//...//ExecuteonGPUthefollowingfunctionwhichissupposedtofillin//thedev_BmatrixwithintegersfindNeiborElem>>(dev
我有这段代码，它是经过概要分析、优化和缓存高效的，因为我可能会以我的知识水平获得它。它在概念上像这样在CPU上运行:#pragmaompparallelforschedule(dynamic)for(inti=0;i恰好RunTask()本质上是一组线性代数运算，每次都在同一个非常大的数据集上重复运算，因此适合在GPU上运行。所以我想实现以下目标:将一些任务卸载到GPU当GPU繁忙时，将其余任务交给CPU处理对于CPU级别的操作，保留我的superRunTask()函数，而无需修改它以符合restrict(amp)。我当然可以为GPU任务设计一个restrict(amp)兼容的lamb
我正在尝试对视频帧运行ORBOpenCV算法，我注意到CPU版本的执行速度比GPU版本快得多。这是代码:#include#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/gpu/gpu.hpp"#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;using
我的应用程序使用Opencvgpu类gpu::FarnebackOpticalFlow来计算输入视频的一对连续帧之间的光流。为了加快进程，我利用OpenCV的TBB支持在多线程中运行该方法。但是，多线程性能并不像单线程那样。只是为了让您了解不同的行为，这里有两个快照，分别是单线程和多线程实现的。多线程实现假定将图像分成8个不同的条纹(我电脑上的核心数)，并且在每个条纹上应用用于光流的Farneback实现的gpu方法。以下是这两种方法对应的代码行:单线程实现/*main.cpp*///prevImgandimgaretheinputMatimagesextractedfromthein
我正在尝试通过捕获GPU帧来分析Metal内核。在具有Metalrunloop的应用程序中，我会单击调试区域中的“相机按钮”，但是我在每个应用程序生命周期中只分派(dispatch)一次内核，因此我无法单击“相机按钮”(它保持灰色)。因此，我尝试通过在第一次调用mQueue.insertDebugCaptureBoundary()之前设置断点和“捕获GPU帧”操作来解决这个问题(参见下面的代码)。我希望发生的事情类似于this–即每个内核函数的执行持续时间概览，其中标明了执行各行内核函数所花费的时间百分比。实际发生的情况是:我很少得到所描述的预期分析概述。大多数时候(大约95%的时间)
我有一个MTLBuffer正在使用由cpu分配的内存，因此由cpu和GPU共享。根据Apple的建议，我使用三重缓冲来消除可能由一个处理器等待另一个处理器完成而导致的延迟。我的顶点数据每一帧都会改变，所以每一帧我都使用CPU写入数组的一个部分，并使用GPU读取不同的部分。我想做的是读取GPU当前也在读取的一些值，因为它们为我节省了一些时间来计算CPU正在写入的缓冲区部分。本质上这是因为当前帧的数据依赖于之前帧的数据。这有效吗？由于内存在iOS上共享，CPU和GPU能否同时从内存的同一部分读取？ 最佳答案 我认为这是有效且安全的，原因
我正在尝试非常高效地将打包的24bppRGB图像转换为打包的32bppRGBA。我试过使用Accelerate.framework中的vImageConvert_RGB888toRGBA8888，但我想知道在Metal中使用计算内核是否有更快的方法。我在Metal中尝试了几种不同的方法，但结果总是比使用Accelerate.framework慢得多，即使对于像素超过100万的大图像也是如此。这是我的计算内核的样子:kernelvoidrgb24_to_rgba32(texture2dinTexture[[texture(0)]],texture2doutTexture[[texture
目录前言GPU功耗检测方法CPU功耗检测方法sudo的困扰与解决完整功耗分析示例代码转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]前言 相关一些检测工具挺多的，比如powertop、powerstat、s-tui等。但如何通过代码的方式来实时检测，是个麻烦的问题。通过许久的搜索和自己的摸索，发现了可以检测CPU和GPU功耗的方法。如果有什么不对，或有更好的方法，欢迎评论留言！ 文末附完整功耗分析的示例代码！GPU功耗检测方法 如果是常规的工具，可以使用官方的NVML。但这里需要Python控制，所以使用了对应的封装：pynvml。 先安装：pi
我有一个只能由GPU访问的3D纹理，我试图在帧开始时清除它。我已经尝试使用计算机着色器将每个元素设置为零，但对于64x64x64纹理，这将花费近3毫秒，我想使用比这更大的东西。如果我可以对颜色附件执行类似加载时清除操作的操作，那就太好了，但我认为在这种情况下这是不可能的。清除纹理最快的方法是什么？ 最佳答案 最简单的方法是使用renderPassDesciptor的loadActions，如下所示:MTLRenderPassDescriptor*rpdesc=[MTLRenderPassDescriptorrenderPassDes
