cudaMalloc((void**)&dpFrame, frame->width * real_height * 4);//分配内存

时间: 2024-08-16 07:04:23 浏览: 38
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CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是一种由 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，它允许在 GPU 上进行高性能的计算密集型任务。在这个 Cuda 的代码片段中，`cudaMalloc` 函数用于动态地为设备内存分配空间。 `dpFrame` 是一个指向 `void` 类型的指针，`&dpFrame` 表示 dpFrame 指针的地址。`frame->width * real_height * 4` 表示所需内存大小，其中宽度、高度乘以 4，通常是因为每个像素用四个字节表示（比如 RGB 或 RGBA，每种颜色占一个字节）。这里的 `* 4` 表示每个像素点占用 32 位（因为通常有红绿蓝三个分量），所以总尺寸是每个像素点的字节数。 这段代码的作用是在GPU设备上分配一块足够大的内存，以便存储以当前帧尺寸（宽度乘以真实高度）表示的图像数据，通常用于处理视频流或者其他需要大量浮点数组的操作。
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3. **CUDA API**：CUDA提供了丰富的函数库，如cudaMalloc用于分配设备内存，cudaMemcpy用于数据传输，cudaLaunchKernel用于启动计算kernel等。熟练掌握这些API的使用是编写高效CUDA代码的基础。 4. **Kernel编程**...

cudaMalloc((void**)&conv1_weight,6*5*5*sizeof(float));

其中，cudaMalloc函数用于在GPU上分配内存空间，(void**)&conv1_weight表示将分配的内存空间的地址存储在conv1_weight指针变量中，6*5*5*sizeof(float)表示需要分配的内存空间大小，即卷积核的大小。这段代码的作用...

float *d_A; cudaMalloc((void **)&d_A, 1 * 3 * 640 * 640 * sizeof(float));

这段代码使用了CUDA API中的cudaMalloc函数，它的作用是在GPU上分配一段内存空间，并返回指向该内存空间的指针。具体来说，这段代码分配了一个float类型的一维数组，大小为1 * 3 * 640 * 640，也就是总共有1 * 3 * ...

cudaMalloc((void**)&dev_y, N * sizeof(double));在这一行报错了

这行代码是在使用 CUDA 进行内存分配，它的作用是在 GPU 的全局内存中分配一段大小为 N*sizeof(double) 的内存空间，然后将该内存空间的起始地址存储在 dev_y 指针变量中。如果这行代码出现错误，可能是因为： 1. ...

const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex1 = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); const int outputIndex2 = engine->getBindingIndex("proto"); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex1 == 1); assert(outputIndex2 == 2); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer1, kBatchSize * kOutputSize1 * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer2, kBatchSize * kOutputSize2 * sizeof(float))); // Alloc CPU buffers *cpu_output_buffer1 = new float[kBatchSize * kOutputSize1]; *cpu_output_buffer2 = new float[kBatchSize * kOutputSize2];

通过将这些指针转换为void**类型传递给cudaMalloc()函数来分配内存空间。 然后，使用new关键字为CPU上的两个输出缓冲区分配内存空间。cpu_output_buffer1和cpu_output_buffer2分别是两个输出缓冲区的指针...

assert(engine->getNbBindings() == 3); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex1 = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); const int outputIndex2 = engine->getBindingIndex("proto"); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex1 == 1); assert(outputIndex2 == 2); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer1, kBatchSize * kOutputSize1 * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer2, kBatchSize * kOutputSize2 * sizeof(float))); // Alloc CPU buffers *cpu_output_buffer1 = new float[kBatchSize * kOutputSize1]; *cpu_output_buffer2 = new float[kBatchSize * kOutputSize2];

这段代码的作用是进行TensorRT引擎的绑定和内存分配操作。 首先，使用断言语句assert(engine->getNbBindings() == 3)来确保引擎绑定的数量为3。 然后，根据输入和输出张量的名称，通过engine->getBindingIndex...

assert(engine->getNbBindings() == 2); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex == 1); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer, kBatchSize * kOutputSize * sizeof(float))); *cpu_output_buffer = new float[kBatchSize * kOutputSize];

gpu_input_buffer是输入缓冲区的指针，通过将其转换为void**类型传递给cudaMalloc()函数来分配内存。同样地，gpu_output_buffer是输出缓冲区的指针。 最后，使用new关键字为CPU上的输出缓冲区分配内存...

cudaMalloc((void**)&dev_y, N * sizeof(double));在这一行报错了，报错内容为0x00007FFC41BCCFCC (ntdll.dll) (pingmianbingx.exe 中)处有未经处理的异常: 0xC00000FD: Stack overflow (参数: 0x0000000000000001, 0x0000005018003FF8)。

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#include <stdio.h> #include <cuda.h> // Kernel that executes on the CUDA device __global__ void square_array(float *a, int N) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx<N) a[idx] = a[idx] * a[idx]; } int main() { float *a_h, *a_d; // Pointer to host & device arrays const int N = 10; // Number of elements in arrays size_t size = N * sizeof(float); a_h = (float *)malloc(size); // Allocate array on host cudaMalloc((void **) &a_d, size); // Allocate array on device // Initialize host array and copy it to CUDA device for (int i=0; i<N; i++) a_h[i] = (float)i; cudaMemcpy(a_d, a_h, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Do calculation on device: int block_size = 32; int n_blocks = N/block_size + (N%block_size == 0 ? 0:1); square_array <<< n_blocks, block_size >>> (a_d, N); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(a_h, a_d, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost); // Print results for (int i=0; i<N; i++) printf("%d %f\n", i, a_h[i]); // Cleanup free(a_h); cudaFree(a_d); return 0; }

程序首先在 CPU 上分配了一个大小为 N 的浮点数数组 a_h，并初始化为 0 到 N-1 的整数。然后，它在 GPU 上分配了一个与 a_h 相同大小的浮点数数组 a_d，并将 a_h 的数据复制到 a_d。接下来，程序定义了一个名为 ...

#include <assert.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <iostream> // Include CUDA runtime and CUFFT #include <cuda_runtime.h> #include <cufft.h> #include <ctime> using namespace std; // Helper functions for CUDA #include "device_launch_parameters.h" #define pi 3.1415926535 #define LENGTH 1048576 //signal sampling points int main() { cufftComplex* CompData = (cufftComplex*)malloc(LENGTH * sizeof(cufftComplex));//allocate memory for the data in host int i; for (i = 0; i < LENGTH; i++) { CompData[i].x = rand() % 1000; CompData[i].y = rand() % 1000; } clock_t start, finish; double duration; cufftComplex* d_fftData; cudaMalloc((void**)&d_fftData, LENGTH * sizeof(cufftComplex));// allocate memory for the data in device cudaMemcpy(d_fftData, CompData, LENGTH * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyHostToDevice);// copy data from host to device start = clock(); cufftHandle plan;// cuda library function handle cufftPlan1d(&plan, LENGTH, CUFFT_C2C, 1);//declaration cufftExecC2C(plan, (cufftComplex*)d_fftData, (cufftComplex*)d_fftData, CUFFT_FORWARD);//execute cudaDeviceSynchronize();//wait to be done finish = clock(); cudaMemcpy(CompData, d_fftData, LENGTH * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost);// copy the result from device to host duration = (double)(finish - start) / (CLOCKS_PER_SEC); cout << "程序运行花费的时间为" << duration << "s" << endl; cufftDestroy(plan); free(CompData); cudaFree(d_fftData); }

它首先在主机上为数据分配内存，然后随机生成一些复数数据。然后，它在设备上为数据分配内存，并将数据从主机复制到设备。接着，它创建了一个CUFFT句柄，用于调用CUDA库中的FFT函数，执行FFT变换，并将结果从设备...

// cudaPi.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <cuda.h> #include <math.h> #define NUM_THREAD 1024 #define NUM_BLOCK 1 __global__ void cal_pi(double *sum, long long nbin, float step, long long nthreads, long long nblocks) { long long i; float x; long long idx = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; for (i=idx; i< nbin; i+=nthreads*nblocks) { x = (i+0.5)*step; sum[idx] = sum[idx]+4.0/(1.+x*x); } } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { long long tid; double pi = 0; long long num_steps = 100000000; float step = 1./(float)num_steps; long long size = NUM_THREAD*NUM_BLOCK*sizeof(double); clock_t before, after; double *sumHost, *sumDev; sumHost = (double *)malloc(size); cudaMalloc((void **)&sumDev, size); // Initialize array in device to 0 cudaMemset(sumDev, 0, size); before = clock(); // Do calculation on device printf("Before Compute \n\n"); dim3 numBlocks(NUM_BLOCK,1,1); dim3 threadsPerBlock(NUM_THREAD,1,1); cal_pi <<<numBlocks, threadsPerBlock>>> (sumDev, (int)num_steps, step, NUM_THREAD, NUM_BLOCK); // call CUDA kernel printf("After Compute \n\n"); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(sumHost, sumDev, size, cudaMemcpyDeviceToHost); printf("After Copy \n\n"); for(tid=0; tid<NUM_THREAD*NUM_BLOCK; tid++){ pi = pi+sumHost[tid]; } pi = pi*step; after = clock(); printf("The value of PI is %15.12f\n",pi); printf("The time to calculate PI was %f seconds\n",((float)(after - before)/1000.0)); free(sumHost); cudaFree(sumDev); return 0; }

在主函数中，程序会先在主机端分配一个数组 sumHost，然后在设备端分配一个与之对应的数组 sumDev。然后程序会将 sumDev 数组清零，调用 cal_pi 函数执行并行计算，在执行过程中将计算结果存储到 sumDev 数组中。...

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