GPU编程指南：CUDA环境搭建与纹理内存操作

"这篇文档主要介绍了GPU编程，特别是围绕CUDA环境的搭建和使用，以及GPGPU（通用计算并行计算）的基本概念。" 在GPU编程领域，CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU进行高性能计算。在【标题】中提到的"四个参数是怎么填的"，这可能是指在使用OpenGL的`glTexSubImage2D`函数时，如何正确设置纹理子图像的偏移量。`glTexSubImage2D`用于更新现有纹理对象的一部分，其参数包括目标纹理类型、纹理级别、X偏移量、Y偏移量、宽度、高度、数据格式和数据类型。在描述中，提到了`offsetX`和`offsetY`，它们分别代表要替换的子图像左下角相对于纹理左下角的位置。正确的填写方式应确保子图像不会超出原始纹理的边界。 在实际应用中，例如要将一张57*75的图片替换到800*480背景上的(48, 408)位置，可以使用如下调用： ```cpp glTexSubImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, 48, 408, 57, 57, GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, pixels); ``` 其中，`pixels`是包含新图像数据的指针。`glPixelStorei(GL_UNPACK_ALIGNMENT, 1)`用于设置像素存储模式，通常设置为1以适应非字节对齐的数据。 文档的其余部分详细介绍了CUDA环境的搭建步骤，包括验证GPU是否支持CUDA、下载和安装CUDA开发工具、运行测试实例、编译示例代码以及创建自己的CUDA项目。此外，还提到了CUDA编程的一些示例，如图像处理应用，如图像亮度直方图统计、图像二值化处理和DVD画质提升算法。 在GPGPU的概念部分，文档讨论了数组与纹理、内核与着色器、运算与绘图的关系。通过纹理作为GPU上的数据容器，内核（Kernels）作为并行运算的执行单元，以及使用OpenGL进行反馈和多次渲染传递等技术，实现高效的并行计算。 这份资料是GPU编程初学者的良好指南，涵盖了CUDA环境配置、基本概念和实际应用案例，有助于读者深入理解和实践GPU编程。