- •230100 – Информатика и вычислительная техника
- •Часть 2. Алгоритмы цифровой обработки изображений 58
- •Часть 3. Методические указания для практических и лабораторных работ 109
- •Введение
- •Часть 1. Программирование графического адаптера nvidia с использованием технологии cuda
- •Краткая история развития графических адаптеров
- •Архитектура nvidia cuda
- •Архитектура gpu-приложения
- •Основные различия между cpu и cuda-устройством
- •Различие возможностей между поколениями cuda-устройств
- •Инструментарий cuda Toolkit
- •Установка
- •Проверка правильности установки
- •Компиляция примеров
- •Прикладные программные интерфейсы cuda
- •Особенности компиляции
- •Опции компилятора nvcc
- •Профайлер
- •Отладка программ в режиме эмуляции устройства
- •Среда разработки nvidia Parallel Nsight
- •Подключаемые библиотеки
- •Библиотека cublas
- •Библиотека cufft
- •Часть 2. Алгоритмы цифровой обработки изображений
- •Видоизменение гистограммы изображения
- •Основы пространственной фильтрации
- •Сглаживающие пространственные фильтры
- •Сглаживание изображений локальным усреднением
- •Сглаживание по обратному градиенту
- •Сглаживающий сигма-фильтр
- •Сглаживание по наиболее однородным областям
- •Медианный фильтр
- •Описание метода медианной фильтрации
- •Одномерный медианный фильтр
- •Зависимость качества работы медианного фильтра от размера апертуры
- •Двумерный медианный фильтр
- •Пространственные фильтры выделения границ областей
- •Линейные методы выделения границ областей. Лапласиан
- •Нелинейные методы выделения границ областей
- •Оператор Превита
- •Частотные фильтры
- •Сглаживающий частотный фильтр
- •Частотный фильтр повышения резкости
- •Гомоморфная фильтрация
- •Морфологическая фильтрация
- •Операции математической морфологии
- •Дилатация
- •Алгебраические свойства дилатации и эрозии
- •Применение морфологической дилатации
- •Применение морфологической эрозии
- •Размыкание и замыкание
- •Применение морфологических операций размыкания и замыкания
- •Основные морфологические алгоритмы
- •Выделение границ.
- •Заполнение областей.
- •Выпуклая оболочка.
- •Утончение.
- •Утолщение.
- •Построение остова.
- •Часть 3. Методические указания для практических и лабораторных работ
- •Практическая работа №1. Введение в технологию cuda
- •Цель работы
- •Порядок выполнения работы
- •Теоретическая часть
- •Архитектура графических адаптеров nvidia.
- •Архитектура чипа g80.
- •Архитектура чипа Fermi.
- •Вычислительные способности графического процессора.
- •Среда разработки cuda.
- •Язык cuda с.
- •Модель программирования cuda.
- •Теоретическая часть Модель памяти cuda
- •Особенности глобальной памяти.
- •Особенности разделяемой памяти.
- •Теоретическая часть Программный пакет «Sarcis».
- •Команды меню.
- •Панель инструментов.
- •Механизм подключения динамических библиотек.
- •Создание внешней библиотеки
- •Пример листинга программы динамической библиотеки.
- •Медианная фильтрация
- •Варианты индивидуальных заданий
- •Выбор по дискретному критерию.
- •Выбор по среднему контрасту.
- •Выбор по среднему градиенту.
- •Выбор на основе простых статистик.
- •Параметрическая аппроксимация.
- •Моментный подход.
- •Варианты индивидуальных заданий
- •Теоретическая часть
- •Инициализация устройства.
- •Выделение памяти на gpu
- •Пересылка данных между cpu и gpu.
- •Вызов функции ядра.
- •Методические рекомендации
- •Цель работы
- •Варианты индивидуальных заданий
- •Методические рекомендации
- •Защита лабораторной работы
- •Лабораторная работа № 3. Работа с разделяемой памятью в технологии cuda
- •Порядок выполнения работы
- •Методические рекомендации
- •Методические рекомендации
- •Особенности текстурной памяти.
- •Особенности линейной текстурной памяти.
- •Защита лабораторной работы
- •Правила оформления отчета
- •Оформление титульного листа
- •Библиографический список
Особенности текстурной памяти.
Основная особенность текстурной памяти – это использования кеша. Однако существуют дополнительные стадии конвейера (преобразование адресов, фильтрация, преобразование данных), которые снижают скорость первого обращения. Поэтому текстурную память разумно использовать в следующих случаях:
объем данных больше, чем допускает разделяемая память,
доступ к памяти носит хаотичный характер,
данные используются разными потоками.
Работа с текстурами в CUDA идет при помощи так называемых текстурных ссылок (texture reference). Такая ссылка задает некоторую область в глобальной памяти, из которой будет производиться чтение. Перед чтением необходимо "привязать" текстурную ссылку к соответствующей области выделенной памяти.
Текстурная ссылка фактически является объектом, обладающим набором свойств (атрибутов), такими как размерность, размер, тип хранимых данных и т.п. Некоторые из этих свойств можно изменять, другие же являются неизменяемыми и задаются всего один раз.
Текстурная ссылка задается при помощи следующей конструкции:
Texture <Type, Dim, ReadMode> texRef;
Параметр Type обозначает тип данных, возвращаемых при чтении из текстуры. В качестве этого параметра можно использовать базовые целочисленные типы, а также их 1/2/3/4-мерные векторы.
Параметр Dim задает размерность текстуры и принимает значения от 1 до 3 включительно.
Параметр ReadMode определяет, нужно ли производить так называемую нормализацию прочитанных из текстуры значений в тех случаях, когда параметр Type является целочисленным типом (или целочисленным вектором). Нормализацией целочисленных значений называется их отображение в floating-point-значения из отрезка [-1,1] для знаковых типов и [0,1] для беззнаковых. Фактически нормализация значений – это просто деление на максимально возможное значение данного типа (после преобразования во float).
В качестве значения параметра ReadMode выступает одна из следующих констант:
cudaReadModeNormalizedFloat – для случая, когда необходимо произвести нормализацию;
cudaReadModeElementType – когда никакой нормализации проводить не нужно.
В качестве памяти для текстуры можно использовать любую область: как линейной памяти, так и блоклинейной, называемой CUDA-массив (CUDA array). Отличия линейной текстурной памяти от блоклинейной представлены в табл.3.8.
Таблица 3. 8.
Типы текстурной памяти в CUDA
Линейная память |
Блоклинейная память |
Можно использовать обычную глобальную память Ограничения:
Доступ: tex1Dfetch(tex, int) |
Позволяет организовывать данные в 1D/ 2D/3D массивы данных вида:
Доступ: по семейству функций tex1D() tex2D() tex3D() |
