摘要：
也许有人注意到了，我在【CUDA教程】二、主存与显存文章中提到了部分常见的异常。实际上，cuda编程最终Boss则是debug。本文将重点讲解cuda中错误的成因，作为“报错词典”供各位开发者们debug。 本文将尽可能全面地列举所有异常的可能出现情况，如需快速找到问题原因，请使用ctrl+F的页内 阅读全文
posted @ 2022-02-11 15:49
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上一篇我们介绍了runtime库中的一些函数，接下来我们来介绍cuda随机数的生成。 回顾 cuda将函数与变量根据其所在位置，分割成两部分。其中主机端（host）的函数与变量可以互相自由调用，设备端（device）的函数与变量也可自由调用，不过设备端有一种特殊的函数——__kernel__函数（核 阅读全文
posted @ 2022-02-11 15:33
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上一篇我介绍了cuda的基本知识，本篇我将会介绍有关主存和显存的相关概念和二者的联系。 __host__，__device__与__global__修饰函数 cuda中引入了三个宏：__host__、__device__与__global__，用于修饰函数，使得函数被定位到不同的位置。 那修饰后的函 阅读全文
posted @ 2022-02-11 15:25
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什么是cuda 统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA），是由NVIDIA推出的通用并行计算架构。解决的是用更加廉价的设备资源，实现更高效的并行计算。 点击下面链接就可以下载cuda。我个人使用的是10.2版，截止到目前官方已经发布了11 阅读全文
posted @ 2022-02-11 15:17
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我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graph 阅读全文
posted @ 2022-02-11 14:56
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摘要：
一、提高Halcon的运算速度，有以下几种方法： 1、Multithreading(多线程) 2、Automatic Parallelization(自动操作并行化) 3、Compute devices，利用GPU提速，如果显卡性能好，至少可以提高5~10倍的运算速度 二、多线程 1、官方自带的例程 阅读全文
posted @ 2022-02-11 14:07
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摘要：
这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度大大加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。 写在前面： 在深度学习中，我们常常要对图像数据进行处理和计算，而处理 阅读全文
posted @ 2022-02-11 13:55
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摘要：
在使用Halcon 18.11时，使用VC2015调用深度学习模型进行Inference，发生错误，无法使用GPU，且SetDlModelParam时亦出错。 后查阅安装文档，发现halcon18.11对GPU版本是有明确要求的。如下： 将GPU的CUDA安装为10.0.130，cudnn替换为7. 阅读全文
posted @ 2022-02-11 13:50
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