標籤:blog http io os ar for 檔案 資料 2014
安裝好CUDA6.5+VS2012,作業系統為Win8.1版本,首先下個GPU-Z檢測了一下:
看出本顯卡屬於中低端配置,關鍵看兩個:
Shaders=384,也稱作SM,或者說core/流處理器數量,數量越大,執行並行線程越多,單位時間計算量也就越大。
BusWidth=64Bit,這個越大,資料的處理速度也就越快
接下來看看CUDA的布局:
看到這個布局,也就知道了如何配置到VS2012中去,跟OpenCV差不多,只是中文資料較少,所以需要關注下一個檔案夾裡的東東。
看到這個,就Happy了。
自學靠個人,本人的想法是先學CUDA_Runtime_API,CUDA_Driver_API,CUFFT_Library,Thrust庫。
貼一段代碼:
#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include "device_functions.h"#include "cuda.h"#include "thrust/host_vector.h"#include "thrust/device_vector.h"#include "thrust/copy.h"#include "thrust/fill.h"#include "thrust/sequence.h"#define mask_width 3#define mask_height 3#define width 16using namespace std;
void test2(){//////test1/////thrust::host_vector<int> v(4);v[0]=12;v[1]=15;v[2]=34;v[3]=45;cout<<"v size is :"<<endl;cout<<v.size()<<endl;for(int i=0;i<v.size();i++)cout<<v[i]<<endl;/////test2//////thrust::device_vector<int> D(10,1);thrust::device_vector<int> E(20,1);thrust::device_vector<int> H(D.begin(),D.end());//設定 7個元素的值為9thrust::fill(D.begin(),D.begin()+7,9);//設定H中元素分別為0,1,2,3,4,5......thrust::sequence(H.begin(),H.end());//將H複製到E中//thrust::copy(H.begin(),H.end(),E.begin);for(int i=0;i<H.size();i++)cout<<H[i]<<endl;}
int main(){test2();system("pause");return 0;}調試視窗如下:
CUDA的具體學習在後續補充。。。。。。
CUDA編程->CUDA入門瞭解(一)