cuda cuMemcpy2D 拷贝 NV12 示例代码

以下是一个使用 `cuMemcpy2D` 函数拷贝 NV12 数据的示例代码：

#include <.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

#define WIDTH 1920
#define HEIGHT 1080

__global__ void kernel(uint8_t *y, uint8_t *uv, int width, int height)
{
    // 在此处添加你的 CUDA 核函数代码
    // 这里只是一个示例，你可以根据需求进行修改
}

int main()
{
    // 分配输入和输出内存空间
    size_t yuvSize = WIDTH * HEIGHT + (WIDTH / 2) * (HEIGHT / 2) * 2;
    uint8_t *h_yuv = (uint8_t*)malloc(yuvSize);
    uint8_t *h_y = h_yuv;
    uint8_t *h_uv = h_y + WIDTH * HEIGHT;

    // 在 GPU 上分配内存
    uint8_t *d_y, *d_uv;
    cudaMalloc((void**)&d_y, WIDTH * HEIGHT);
    cudaMalloc((void**)&d_uv, (WIDTH / 2) * (HEIGHT / 2) * 2);
    
    // 将输入数据拷贝到 GPU
    cudaMemcpy(d_y, h_y, WIDTH * HEIGHT, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_uv, h_uv, (WIDTH / 2) * (HEIGHT / 2) * 2, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 设置 CUDA 内存拷贝参数
    CUDA_MEMCPY2D yDesc;
    memset(&yDesc, 0, sizeof(yDesc));
    yDesc.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_HOST;
    yDesc.srcHost = h_y;
    yDesc.srcPitch = WIDTH;
    yDesc.dstMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE;
    yDesc.dstDevice = d_y;
    yDesc.dstPitch = WIDTH;
    yDesc.WidthInBytes = WIDTH;
    yDesc.Height = HEIGHT;

    CUDA_MEMCPY2D uvDesc;
    memset(&uvDesc, 0, sizeof(uvDesc));
    uvDesc.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_HOST;
    uvDesc.srcHost = h_uv;
    uvDesc.srcPitch = WIDTH;
    uvDesc.dstMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE;
    uvDesc.dstDevice = d_uv;
    uvDesc.dstPitch = WIDTH;
    uvDesc.WidthInBytes = WIDTH;
    uvDesc.Height = HEIGHT / 2;

    // 执行内存拷贝
    cuMemcpy2D(&yDesc);
    cuMemcpy2D(&uvDesc);

    // 调用 CUDA 核函数进行处理
    dim3 gridDim((WIDTH + 31) / 32, (HEIGHT + 31) / 32);
    dim3 blockDim(32, 32);
    kernel<<<gridDim, blockDim>>>(d_y, d_uv, WIDTH, HEIGHT);

    // 将结果拷贝回 CPU
    cudaMemcpy(h_y, d_y, WIDTH * HEIGHT, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaMemcpy(h_uv, d_uv, (WIDTH / 2) * (HEIGHT / 2) * 2, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 释放 GPU 内存
    cudaFree(d_y);
    cudaFree(d_uv);

    // 处理结果...

    // 释放 CPU 内存
    free(h_yuv);

    return 0;
}

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的需求进行修改。特别是在 `kernel` 函数中实现你的 CUDA 核函数代码。此外，确保你已正确设置了 CUDA 编译器和链接器选项。

希望对你有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。