本篇文章给大家谈谈gpu的cuda编程教程，以及基于cuda的gpu并行程序开发指南对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、显卡中CUDA是什么及其应用介绍
- 2、如何编译OpenCV-2.3.x/OpenCV-2.4.x使其支持GPU-CUDA高速运算
- 3、cuda指定某块gpu运行程序
- 4、什么是GPU加速?如何使用GPU加速计算
- 5、gcc不能识别cuda的该怎么调用gpu程序
- 6、visualstudiocode环境下如何用gpu计算
显卡中CUDA是什么及其应用介绍
cuda是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。
CUDA（Compute Unified Device Architecture），显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
如何编译OpenCV-2.3.x/OpenCV-2.4.x使其支持GPU-CUDA高速运算
1、下载完成后并安装，确保CUDA SDK的bin目录（“C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK2\C\common\bin”）已经添加到环境变量中后，我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。
2、验证OpenCV是否已启用GPU模块。上传待处理数据到GPU （Mat -- GpuMat）。调用OpenCV支持的GPU的处理函数。下载处理结果到CPU （GpuMat --- Mat）。其示例程序如下，完成颜色转换，BGR2GRAY。
3、将OpenCV0的压缩包解压到路径D：\OpenCV\opencv （以下所有路径都可自己选择 只要对应起来即可） 安装Cmake，可以到官网去下载并按默认设置安装安装即可。
4、需要重新编译opencv 的，最后getCudaEnabledDeviceCount（）；这个函数返回值大于零才行 // first.cpp ： 定义控制台应用程序的入口点。
5、要用gpu不是非要使用cmake编译，exe安装版本就行。但是opencv只支持NVIDIA的CUDA技术，AMD显卡无解。不仅如此，NVIDIA的显卡也不是全部都支持CUDA的，具体哪些显卡芯片支持，需要到官网查询一下。
6、如果需要调试Opencv，必须应用自己编译出来的Opencv库，具体怎么编译自己的Opencv库，网上有很多例子，再此不再赘述。
cuda指定某块gpu运行程序
1、第一步是在计算机上找到并访问控制面板选项，如下图所示。进入控制面板页面后，在视图模式下，找到并点击“小图标”功能，如下图所示。然后选择并单击NVIDIA控制面板功能，如下图所示。
2、通常来说，显卡的性能和节能模式是由显卡驱动程序管理的，而不是通过直接修改注册表来实现的。你可以尝试进入显卡驱动程序的控制面板，查看是否有选项可以针对特定应用程序或任务来指定显卡的使用方式。
3、最近在跑模型的过程中，发现服务器的前几个GPU总是被占用，故只能指定后面几个空闲GPU运行。
什么是GPU加速?如何使用GPU加速计算
1、GPU加速全称：GPU硬件加速，硬件加速（Hardware acceleration）就是利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。硬件加速通常比软件算法的效率要高。
2、科学计算：服务器GPU可以加速科学计算，包括天文学、物理学、化学等领域的计算任务。人工智能：服务器GPU可以用于训练和推理人工智能模型，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
3、GPU加速全称GPU硬件加速，硬件加速Hardware acceleration就是利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性硬件加速通常比软件算法的效率要高计算机显示使用硬件加速会快些，但有时会带来负面效果，如会在投。
4、然而，微软 最新的Win10 2004版本增加了一个 quot硬件加速GPU计划 quot调度功能，有助于减少延迟，进一步提高显卡的性能。许多玩家表示，在打开 quot硬件加速GPU计划 quot。
gcc不能识别cuda的该怎么调用gpu程序
你好， CUDA默认的都是pageabled的memory，page-locked也就是pinned memory可以加快host和device之间的数据传输速度，但是使用太多的page-locked的memory会带来整个程序的效率降低。
打开CUDA，在命令框中输入 cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery #默认位置。make #如果出现”Fatal error： cant create deviceQuery.o： Permission denied“此错误，在make前面加上sudo。
如果遇到failed，不用着急，打开安装log，排查问题，warning不用管，看ERROR。安装完成后，需要重启。此时电脑清晰多了，说明安装成功。
visualstudiocode环境下如何用gpu计算
系统的缺陷，visual studio 201atom 等也有这个情况。
简单来讲，比如通过CUDA架构，视频播放软件可以充分挖掘NVIDIA系列显卡的GPU并行计算能力，轻松进行高清影片的播放，与软件高清解码相比，CPU占用可以下降一半以上。
Visual Studio Code是许多开发人员选择的集成开发环境（IDE），现在已启用WSL 2，VS Code的远程开发扩展包（Remote Development）绝对必不可少。此插件支持WSL 容器映像甚至通过SSH的远程VM上的源代码进行远程开发。
以下步骤进行运算：打开VisualStudio并创建新项目。在解决方案资源管理器中，右键单击项目并选择添加，新建项，C加文件。在新文件中编写代码，编译并运行代码，输入每门课程的成绩后即可计算总分。
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