cuda,texture不是模板

第二章CUDA架构2.1 CUDA的编程模型CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是一种由NVIDIA推出的并行计算架构，非常适合大规模数据密集型计算。

CUDA使GPU的超高计算性能在数据处理和并行计算等通用计算领域发挥优势。

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，在计算上已经超越了通用的CPU。

如此强大的芯片如果只是作为显卡会造成计算能力的浪费，因此NVIDIA推出CUDA，让显卡可以用于图像渲染以外的目的。

CUDA 的GPU编程语言基于标准的C语言，通过在标准C语言的基础上增加一小部分关键字，任何有C语言基础的用户都很容易地开发CUDA的应用程序。

CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。

2.1.1主机和设备CUDA编程模型在设计结构上采用了异构编程的模式，将CPU作为宿主(Host)，GPU作为设备(Device)，在同一个系统中可以有同时存在多个设备，但是只能有一个宿主。

在CUDA程序架构中，主程序由CPU来执行，而当遇到数据并行处理的部分，CUDA就会将程序编译成GPU能执行的程序，并传送到GPU。

CUDA使用被称为块（Block）的单元，每个块都由一些CUDA线程组成，线程是CUDA中最小的处理单元，将这些较小的子问题进一步划分为若干更小的细粒度的问题，我们便可以使用线程来解决这些问题了。

对于一个普通的NVIDIA GPU，其CUDA线程数目通常能达到数千个甚至更多，因此，这样的问题划分模型便可以成倍地提升计算机的运算性能。

GPU是由多个流水多处理器构成的，流水处理器以块（Block）为基本调度单元，因此，对于流水处理器较多的GPU，它一次可以处理的块（Block）更多，从而运算速度更快，时间更短。

而反之对于流水处理器较少的GPU，其运算速度便会较慢。

CUDA C是C语言的一个扩展，它允许程序员定义一种被称为内核函数（Kernel Functions）的C函数，内核函数运行在GPU上，一旦启动，CUDA中的每一个线程都将会同时并行地执行内核函数中的代码。

cuda 模板函数-回复什么是CUDA模板函数？CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型。

CUDA模板函数是利用CUDA平台进行并行计算的一种技术，它允许程序员使用模板元编程的方式进行GPU加速。

CUDA模板函数的特点和用途CUDA模板函数具有以下几个特点和用途：1. 可以实现泛型编程：CUDA模板函数能够实现泛型编程，以适应不同的数据类型和计算需求。

它能够根据不同的数据类型生成对应的GPU函数，从而实现更高效的计算。

2. 可以减少代码冗余：CUDA模板函数可以通过模板参数来减少代码冗余。

程序员可以使用模板元编程的方式将代码中的冗余部分提取出来，以减少代码量，并提高代码复用性。

3. 可以提高代码可维护性和可阅读性：CUDA模板函数能够提高代码的可维护性和可阅读性。

它们可以根据传入的模板参数自动生成对应的GPU函数，从而使得代码更加清晰和易于理解。

4. 可以加快开发速度：CUDA模板函数可以加快程序的开发速度。

程序员可以使用模板元编程的方式将一些通用的计算过程封装成为模板函数，从而避免重复性的工作，提高开发效率。

如何编写CUDA模板函数？下面将一步一步介绍如何编写CUDA模板函数：步骤一：定义函数模板首先，我们需要定义一个函数模板来实现并行计算。

函数模板使用template关键字进行定义，并在尖括号中指定模板参数。

例如，我们可以定义一个模板函数来实现向量加法运算：template <typename T>__global__ void vectorAdd(T* A, T* B, T* C, int size) {int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (tid < size) {C[tid] = A[tid] + B[tid];}}在上述代码中，模板参数T表示数据类型，函数名为vectorAdd，接受四个参数：输入向量A、B，输出向量C，以及向量的大小size。

深入浅出谈CUDAHotballCUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。

”CUDA是什么？能吃吗？编者注：NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后，它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后，现在已经在有相当多的论文发表，在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码、金融、地质勘探、科学计算等领域的产品，是时候让我们对其作更深一步的了解。

为了让大家更容易了解CUDA，我们征得Hotball的本人同意，发表他最近亲自撰写的本文。

这篇文章的特点是深入浅出，也包含了hotball本人编写一些简单CUDA程序的亲身体验，对于希望了解CUDA的读者来说是非常不错的入门文章，PCINLIFE对本文的发表没有作任何的删减，主要是把一些台湾的词汇转换成大陆的词汇以及作了若干"编者注"的注释。

现代的显示芯片已经具有高度的可程序化能力，由于显示芯片通常具有相当高的内存带宽，以及大量的执行单元，因此开始有利用显示芯片来帮助进行一些计算工作的想法，即 GPGPU。

CUDA 即是NVIDIA 的 GPGPU 模型。

NVIDIA 的新一代显示芯片，包括 GeForce 8 系列及更新的显示芯片都支持 CUDA。

NVIDIA 免费提供 CUDA 的开发工具（包括 Windows 版本和 Linux 版本）、程序范例、文件等等，可以在CUDA Zone 下载。

GPGPU 的优缺点使用显示芯片来进行运算工作，和使用 CPU 相比，主要有几个好处：1.显示芯片通常具有更大的内存带宽。

例如，NVIDIA 的 GeForce 8800GTX 具有超过50GB/s 的内存带宽，而目前高阶 CPU 的内存带宽则在 10GB/s 左右。

2.显示芯片具有更大量的执行单元。

出现“texture is not a template”这个错误通常是因为在使用CUDA编程时，代码中包含了与CUDA编译器不兼容的语法或定义。

在CUDA编程中，texture是一种特殊的内存类型，用于从纹理内存中读取数据，它具有更好的缓存和内存访问特性。

然而，texture并不是一个模板，它是一个内建的函数指针类型，用于指向纹理内存的函数。

出现这个错误的原因可能有以下几种情况：1. 错误的包含头文件：在使用texture之前，需要包含正确的头文件。

在CUDA编程中，应该包含<cuda_runtime.h>头文件，而不是<cuda_runtime_api.h>头文件或其他与CUDA相关的头文件。

2. 错误的宏定义：在CUDA编程中，需要使用__global__或__device__等宏定义来修饰函数，以指定它们是在设备上运行的全局函数或设备上的函数。

如果在使用texture时没有正确地使用这些宏定义，可能会导致编译错误。

3. 错误的语法或定义：在使用texture时，需要使用正确的语法和定义。

例如，在使用texture时，需要使用texture<typename T, cudaTextureType1, cudaTextureType2, ...>来声明一个纹理对象，其中T 是数据类型，cudaTextureType1、cudaTextureType2等是纹理类型。

如果在使用texture时出现了语法错误或定义错误，也可能会导致编译错误。

为了解决这个问题，你可以检查代码中是否包含了正确的头文件，并确保在使用texture时使用了正确的语法和定义。

同时，也可以查看CUDA编程的文档和示例代码，以了解更多关于texture的使用方法和注意事项。

CUDA编程之快速⼊门CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中⽂全称为计算统⼀设备架构。

做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的⼯具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的⼀个坑，必须踩⼀踩才踏实。

CUDA编程真的是⼊门容易精通难，具有计算机体系结构和C语⾔编程知识储备的同学上⼿CUDA编程应该难度不会很⼤。

本⽂章将通过以下五个⽅⾯帮助⼤家⽐较全⾯地了解CUDA编程最重要的知识点，做到快速⼊门：1. GPU架构特点2. CUDA线程模型3. CUDA内存模型4. CUDA编程模型5. CUDA应⽤⼩例⼦1. GPU架构特点⾸先我们先谈⼀谈串⾏计算和并⾏计算。

我们知道，⾼性能计算的关键利⽤多核处理器进⾏并⾏计算。

当我们求解⼀个计算机程序任务时，我们很⾃然的想法就是将该任务分解成⼀系列⼩任务，把这些⼩任务⼀⼀完成。

在串⾏计算时，我们的想法就是让我们的处理器每次处理⼀个计算任务，处理完⼀个计算任务后再计算下⼀个任务，直到所有⼩任务都完成了，那么这个⼤的程序任务也就完成了。

如下图所⽰，就是我们怎么⽤串⾏编程思想求解问题的步骤。

但是串⾏计算的缺点⾮常明显，如果我们拥有多核处理器，我们可以利⽤多核处理器同时处理多个任务时，⽽且这些⼩任务并没有关联关系（不需要相互依赖，⽐如我的计算任务不需要⽤到你的计算结果），那我们为什么还要使⽤串⾏编程呢？为了进⼀步加快⼤任务的计算速度，我们可以把⼀些独⽴的模块分配到不同的处理器上进⾏同时计算（这就是并⾏），最后再将这些结果进⾏整合，完成⼀次任务计算。

下图就是将⼀个⼤的计算任务分解为⼩任务，然后将独⽴的⼩任务分配到不同处理器进⾏并⾏计算，最后再通过串⾏程序把结果汇总完成这次的总的计算任务。

所以，⼀个程序可不可以进⾏并⾏计算，关键就在于我们要分析出该程序可以拆分出哪⼏个执⾏模块，这些执⾏模块哪些是独⽴的，哪些⼜是强依赖强耦合的，独⽴的模块我们可以试着设计并⾏计算，充分利⽤多核处理器的优势进⼀步加速我们的计算任务，强耦合模块我们就使⽤串⾏编程，利⽤串⾏+并⾏的编程思路完成⼀次⾼性能计算。

cudagetdeviceproperties参数CUDAGetDeviceProperties是一种用于查询CUDA设备属性的函数。

在CUDA编程中，了解设备的硬件属性对于优化程序以及正确配置计算资源非常重要。

CUDAGetDeviceProperties函数可以帮助程序员获取设备的详细信息，从而更好地利用GPU的计算能力。

在本文中，我们将详细介绍CUDAGetDeviceProperties函数以及如何使用它来查询设备属性。

一、CUDAGetDeviceProperties函数介绍CUDAGetDeviceProperties函数是CUDA Runtime API提供的一个函数，它的定义如下：```CcudaError_t CUDAAPI cudagetdeviceproperties(struct cudaDeviceProp*prop, int device)```该函数用于获取指定设备的属性，并将其存储在cudaDeviceProp结构体中。

其中，prop是一个指向cudaDeviceProp结构体的指针，用于存储设备属性信息。

device参数指定了要查询的设备编号。

二、cudaDeviceProp结构体在使用CUDAGetDeviceProperties函数之前，我们需要了解一下cudaDeviceProp结构体的定义，因为我们将使用该结构体来存储设备的属性信息。

```Cstruct cudaDeviceProp {char name[256];size_t totalGlobalMem;size_t sharedMemPerBlock;int regsPerBlock;int warpSize;size_t memPitch;int maxThreadsPerBlock;int maxThreadsDim[3];int maxGridSize[3];int clockRate;size_t totalConstMem;int major;int minor;int deviceOverlap;int multiProcessorCount;int kernelExecTimeoutEnabled; int integrated;int canMapHostMemory;int computeMode;int maxTexture1D;int maxTexture2D[2];int maxTexture3D[3];int maxTexture1DLayered[2];int maxTexture2DLayered[3];size_t surfaceAlignment;int concurrentKernels;int ECCEnabled;int pciBusID;int pciDeviceID;int pciDomainID;int tccDriver;size_t maxThreadsPerMultiProcessor; int unifiedAddressing;int memoryClockRate;int memoryBusWidth;int l2CacheSize;int maxThreadsPerBlock;};```cudaDeviceProp结构体定义了很多设备的属性字段，如设备的名称、全局内存大小、每个块的共享内存大小、寄存器的数量、warp大小、内存对齐等。

texture is not a template -回复【texture is not a template】：纹理不是一个模板引言：纹理是我们生活中无处不在的一个元素，它贯穿着我们的日常生活，并对我们的视觉和触觉产生了深远的影响。

然而，纹理并非简单地充当一个模板，而是蕴含着丰富的信息和独特的个性。

本文将通过分析纹理的定义、特点和在不同领域的应用等方面来阐述纹理是如何超越一个简单的模板。

正文：1. 纹理的定义纹理包括物体表面的外观、触感和细节等方面的信息。

它是由多种复杂的视觉和触觉元素组成的，比如颜色、形状、线条、质感等。

纹理可以通过视觉感知、触觉感知等多种方式来识别和感知。

2. 纹理的特点纹理具有独特的个性和特征，它既是万物的共性又是独一无二的。

纹理可以表现物体的光滑与粗糙、薄与厚、柔软与坚硬等特点。

通过纹理，人们可以感知到物体的细节、特征和质感。

纹理还具有可重复性和可变性的特点，它可以在不同的环境中呈现出不同的样貌。

3. 纹理在艺术中的应用纹理在艺术中起到了重要的作用。

通过艺术家的创造力，纹理可以被用于制作画作、雕塑、陶瓷等艺术品。

艺术家可以通过纹理的运用来表达自己的情感、思想和想象力。

在绘画中，纹理可以增加画面的层次感和立体感，使观众感受到更加真实而生动的画面。

4. 纹理在设计中的应用纹理在设计领域中扮演着重要的角色。

无论是室内设计、服装设计还是产品设计，纹理都是设计过程中的重要元素。

通过对不同纹理的选择和运用，设计师可以创造出丰富多样的视觉效果和触觉感受。

纹理可以为设计品增添独特的个性和魅力，使其与众不同。

5. 纹理在科学中的应用纹理在科学领域中也具有广泛的应用。

在材料科学中，纹理被用于研究材料的结构、特性和性能等方面。

通过纹理的分析和研究，科学家可以更好地了解材料的内在结构和表面形态，从而为材料工程和制造提供更好的指导和设计。

纹理还被应用于地质学、人类学等领域的研究中，为科学家揭示出更多未知的事实和规律。

vector不是模板Vector不是模板。

在设计领域中，我们经常会听到“vector”和“template”这两个词。

虽然它们在听起来有些相似，但它们实际上代表着完全不同的概念。

在本文中，我们将详细介绍vector不是模板的原因，以及它们之间的区别。

首先，让我们来看一下vector的定义。

在计算机科学中，vector是一种数据结构，它可以存储一系列的元素，并且这些元素是按照它们在内存中的位置顺序排列的。

与之相对的是模板，它是一种用于生成通用代码的工具，可以在不同的数据类型上进行操作。

那么，为什么vector不是模板呢？首先，我们需要明确一点，vector是一种特定的数据结构，它已经被定义好了，而不是用来生成通用代码的工具。

它的作用是存储和操作一系列的元素，而不是用来生成代码的模板。

其次，vector和模板在使用上有着明显的区别。

在使用vector时，我们需要指定存储的元素类型，而在使用模板时，我们可以在不同的数据类型上进行操作，而不需要对代码进行重复编写。

这也是vector和模板的一个重要区别。

另外，vector和模板在实现上也有着不同。

vector是一个已经被实现好的数据结构，我们可以直接在代码中使用它，而模板是一种用于生成通用代码的工具，我们需要在代码中使用它来生成我们需要的代码。

在实际的编程中，我们需要根据具体的需求来选择使用vector还是模板。

如果我们需要存储和操作一系列的相同类型的元素，那么我们可以选择使用vector；如果我们需要在不同的数据类型上进行操作，那么我们可以选择使用模板。

总的来说，vector和模板是两个完全不同的概念。

vector是一种特定的数据结构，用于存储和操作一系列的元素，而模板是一种用于生成通用代码的工具，可以在不同的数据类型上进行操作。

因此，我们不能将vector和模板混淆起来，需要根据具体的需求来选择使用它们。

在实际的编程中，我们需要深入理解vector和模板的概念，合理地选择使用它们，这样才能更好地提高我们的编程效率和代码质量。