本篇文章给大家谈谈gpu的cuda编程教程，以及cuda gpgpu对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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如何编译OpenCV-2.3.x/OpenCV-2.4.x使其支持GPU-CUDA高速运算
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。
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。
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***去下载并按默认设置安装安装即可。
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。
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***查询一下。
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。
gcc不能识别cuda的该怎么调用gpu程序
1、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。
2、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。
3、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。
4、如果PyTorch能够找到可用的GPU，则我们可以将计算设备切换到GPU上。我们可以使用device（）函数将计算设备更改为“cuda：0”。该函数接受一个字符串参数，以指示将计算设备更改为哪一个。
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。
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVidia推出的运算平台。
可编程的一个运算平台。程序员可以很简单地根据各自需求编写出更好的游戏效果。让游戏的效果更真实成为可能。
CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是由Nvidia退出的通用并行运算架构。使显卡芯片（GPU）能够解决复杂的运算问题，使得GPU能够运算类似于CPU指令集一样的通用GPU指令集，提升了GPU的运算能力。
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