关于 cuda 数组，纹理，滤波的疑惑

panrou3390 2016-05-28 10:34:59

请教用过cuda数组的大神，我现在把一个纹理和一个4通道的的cuda数组绑定，并把纹理的filterMode设置为cudaFilterModeLinear，是不是在kernel函数中取到的cuda数组通道中的值，就已经是滤波过的结果了？
请问这个滤波会对cuda数组的每一个通道都起作用吗？或者请问这个滤波是如何对这个cuda数组起作用的？
我现在想处理rgba类型的图像，想直接利用纹理的滤波功能。
我看了下cuda 自带的一些例子，只看到对有个通道的cuda数组进行滤波的，所以很疑惑。想问下大神们，提前谢谢大神。

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CUDA cpp class texture demo MD5：a740adf3cbdbd2dcf823a120a0eec9d7 cuda_cpp_class_texture_demo.rar

第一章导论 1 1.1 从图形处理到通用并行计算 1 1.2 CUDATM：一种通用并行计算架构 3 1.3 一种可扩展的编程模型 3 1.4 文档结构 4 第二章编程模型 7 2.1 内核 7 2.2 线程层次 8 2.3 存储器层次 11 2.4 异构编程 11 2.5 计算能力 11 第三章编程接口 15 3.1 用nvcc编译 15 3.1.1 编译流程 16 3.1.1.1 离线编译 16 3.1.1.2 即时编译 16 3.1.2 二进制兼容性 17 3.1.3 PTX兼容性 17 3.1.4 应用兼容性 18 3.1.5 C/C++兼容性 19 3.1.6 64位兼容性 19 3.2 CUDA C运行时 3.2.1 初始化 20 3.2.2 设备存储器 20 3.2.3 共享存储器 24 3.2.4 分页锁定主机存储器 32 3.2.4.1 可分享存储器(portable memory) 34 3.2.4.2 写结合存储器 34 3.2.4.3 被映射存储器 34 3.2.5 异步并发执行 35 3.2.5.1 主机和设备间异步执行 35 3.2.5.2 数据传输和内核执行重叠 36 3.2.5.3 并发内核执行 36 3.2.5.4 并发数据传输 36 3.2.5.5 流 37 3.2.5.6 事件 41 3.2.5.7 同步调用 42 3.2.6 多设备系统 42 3.2.6.1 枚举设备 42 3.2.6.2 设备指定 42 3.2.6.3 流和事件行为 43 3.2.6.4 p2p存储器访问 44 3.2.6.5 p2p存储器复制 45 3.2.6.6 统一虚拟地址空间 45 3.2.6.7 错误检查 46 3.2.7 调用栈 47 3.2.8 纹理和表面存储器 47 3.2.8.1 纹理存储器 47 3.2.8.2 表面存储器(surface) 60 3.2.8.3 CUDA 数组 65 目录iii 3.2.8.4 读写一致性 66 3.2.9 图形学互操作性 66 3.2.9.1 OpenGL互操作性 67 3.2.9.2 Direct3D互操作性 70 3.2.9.3 SLI（速力）互操作性 82 3.3 版本和兼容性 82 3.4 计算模式 83 3.5 模式切换 84 3.6 Windows上的Tesla计算集群模式 85 第四章硬件实现 87 4.1 SIMT 架构 87 4.2 硬件多线程 88 第五章性能指南 91 5.1 总体性能优化策略 91 5.2 最大化利用率 91 5.2.1 应用层次 91 5.2.2 设备层次 92 5.2.3 多处理器层次 92 5.3 最大化存储器吞吐量 94 5.3.1 主机和设备的数据传输 95 5.3.2 设备存储器访问 96 5.3.2.1 全局存储器 96 5.3.2.2 本地存储器 98 5.3.2.3 共享存储器 99 5.3.2.4 常量存储器 100 5.3.2.5 纹理和表面存储器 100 5.4 最大化指令吞吐量 100 iv CUDA编程指南5.0中文版 5.4.1 算术指令 101 5.4.2 控制流指令 104 5.4.3 同步指令 105 附录A 支持CUDA的GPU 107 附录B C语言扩展 109 B.1 函数类型限定符 109 B.1.1 device 109 B.1.2 global 109 B.1.3 host 109 B.1.4 noinline 和forceinline 110 B.2 变量类型限定符 110 B.2.1 device 111 B.2.2 constant 111 B.2.3 shared 112 B.2.4 restrict 113 B.3 内置变量类型 115 B.3.1 char1、uchar1、char2、uchar2、char3、uchar3、char4、 uchar4、short1、ushort1、short2、ushort2、short3、ushort3、 short4、ushort4、int1、uint1、int2、uint2、int3、uint3、 int4、uint4、long1、ulong1、long2、ulong2、long3、ulong3、 long4、ulong4、float1、float2、float3、float4、double2 115 B.3.2 dim3类型 115 B.4 内置变量 115 B.4.1 gridDim 115 B.4.2 blockIdx 115 B.4.3 blockDim 117 B.4.4 threadIdx 117 B.4.5 warpSize 117 目录v B.5 存储器栅栏函数 117 B.6 同步函数 119 B.7 数学函数 120 B.8 纹理函数 120 B.8.1 纹理对象函数 120 B.8.1.1 tex1Dfetch() 120 B.8.1.2 tex1D() 121 B.8.1.3 tex2D() 121 B.8.1.4 tex3D() 121 B.8.1.5 tex1DLayered() 121 B.8.1.6 tex2DLayered() 122 B.8.1.7 texCubemap() 122 B.8.1.8 texCubemapLayered() 122 B.8.1.9 tex2Dgather() 123 B.8.2 纹理参考函数 123 B.8.2.1 tex1Dfetch() 123 B.8.2.2 tex1D() 124 B.8.2.3 tex2D() 124 B.8.2.4 tex3D() 125 B.8.2.5 tex1DLayered() 125 B.8.2.6 tex2DLayered() 125 B.8.2.7 texCubemap() 125 B.8.2.8 texCubemapLayered() 126 B.8.2.9 tex2Dgather() 126 B.9 表面函数(surface) 126 B.9.1 表面对象函数 127 B.9.1.1 surf1Dread() 127 B.9.1.2 surf1Dwrite() 127 vi CUDA编程指南5.0中文版 B.9.1.3 surf2Dread() 127 B.9.1.4 surf2Dwrite() 128 B.9.1.5 surf3Dread() 128 B.9.1.6 surf3Dwrite() 128 B.9.1.7 surf1DLayeredread() 129 B.9.1.8 surf1DLayeredwrite() 129 B.9.1.9 surf2DLayeredread() 129 B.9.1.10 surf2DLayeredwrite() 130 B.9.1.11 surfCubemapread() 130 B.9.1.12 surfCubemapwrite() 131 B.9.1.13 surfCubemapLayeredread() 131 B.9.1.14 surfCubemapLayeredwrite() 131 B.9.2 表面引用API 132 B.9.2.1 surf1Dread() 132 B.9.2.2 surf1Dwrite() 132 B.9.2.3 surf2Dread() 132 B.9.2.4 surf2Dwrite() 133 B.9.2.5 surf3Dread() 133 B.9.2.6 surf3Dwrite() 133 B.9.2.7 surf1DLayeredread() 134 B.9.2.8 surf1DLayeredwrite() 134 B.9.2.9 surf2DLayeredread() 135 B.9.2.10 surf2DLayeredwrite() 135 B.9.2.11 surfCubemapread() 135 B.9.2.12 surfCubemapwrite() 136 B.9.2.13 surfCubemapLayeredread() 136 B.9.2.14 surfCubemapLayeredwrite() 137 B.10 时间函数 137 目录vii B.11 原子函数 137 B.11.1 数学函数 138 B.11.1.1 atomicAdd() 138 B.11.1.2 atomicSub() 139 B.11.1.3 atomicExch() 139 B.11.1.4 atomicMin() 140 B.11.1.5 atomicMax() 140 B.11.1.6 atomicInc() 140 B.11.1.7 atomicDec() 141 B.11.1.8 atomicCAS() 141 B.11.2 位逻辑函数 141 B.11.2.1 atomicAnd() 141 B.11.2.2 atomicOr() 142 B.11.2.3 atomicXor() 142 B.12 束表决（warp vote）函数 142 B.13 束洗牌函数 143 B.13.1 概览 143 B.13.2 在束内广播一个值 144 B.13.3 计算8个线程的前缀和 145 B.13.4 束内求和 146 B.14 取样计数器函数 146 B.15 断言 147 B.16 格式化输出 148 B.16.1 格式化符号 149 B.16.2 限制 149 B.16.3 相关的主机端API 150 B.16.4 例程 151 B.17 动态全局存储器分配 152 viii CUDA编程指南5.0中文版 B.17.1 堆存储器分配 153 B.17.2 与设备存储器API的互操作 154 B.17.3 例程 154 B.17.3.1 每个线程的分配 154 B.17.3.2 每个线程块的分配 155 B.17.3.3 在内核启动之间持久的分配 156 B.18 执行配置 159 B.19 启动绑定 160 B.20 #pragma unroll 162 B.21 SIMD 视频指令 163 附录C 数学函数 165 C.1 标准函数 165 C.1.1 单精度浮点函数 165 C.1.2 双精度浮点函数 168 C.2 内置函数 171 C.2.1 单精度浮点函数 172 C.2.2 双精度浮点函数 172 附录D C++语言支持 175 D.1 代码例子 175 D.1.1 数据类 175 D.1.2 派生类 176 D.1.3 类模板 177 D.1.4 函数模板 178 D.1.5 函子类 178 D.2 限制 180 D.2.1 预处理符号 180 D.2.2 限定符 180 目录ix D.2.2.1 设备存储器限定符 180 D.2.2.2 Volatile限定符 182 D.2.3 指针 182 D.2.4 运算符 183 D.2.4.1 赋值运算符 183 D.2.4.2 地址运算符 183 D.2.5 函数 183 D.2.5.1 编译器生成的函数 183 D.2.5.2 函数参数 184 D.2.5.3 函数内静态变量 184 D.2.5.4 函数指针 184 D.2.5.5 函数递归 185 D.2.6 类 185 D.2.6.1 数据成员 185 D.2.6.2 函数成员 185 D.2.6.3 虚函数 185 D.2.6.4 虚基类 185 D.2.6.5 Windows相关 185 D.2.7 模板 186 附录E 纹理获取 187 E.1 最近点取样 187 E.2 线性滤波 187 E.3 查找表 189 附录F 计算能力 191 F.1 特性和技术规范 191 F.2 浮点标准 195 F.3 计算能力1.x 198 x CUDA编程指南5.0中文版 F.3.1 架构 198 F.3.2 全局存储器 199 F.3.2.1 计算能力1.0和1.1的设备 199 F.3.2.2 计算能力1.2和1.3的设备 199 F.3.3 共享存储器 201 F.3.3.1 32位步长访问 201 F.3.3.2 32位广播访问 202 F.3.3.3 8位和16位访问 205 F.3.3.4 大于32位访问 205 F.4 计算能力2.x 206 F.4.1 架构 206 F.4.2 全局存储器 208 F.4.3 共享存储器 209 F.4.3.1 32位步长访问 209 F.4.3.2 大于32位访问 210 F.4.4 常量存储器 211 F.5 计算能力3.x 211 F.5.1 架构 211 F.5.2 全局存储器访问 212 F.5.3 共享存储器 213 F.5.3.1 64位模式 213 F.5.3.2 32位模式 213 附录G 驱动API 215 G.1 上下文 218 G.2 模块 219 G.3 内核执行 220 G.4 运行时API和驱动API的互操作性 222 G.5 注意 223

基于CUDA并行加速算法，包括离散傅里叶变换DFT、二维卷积、递归高斯滤波器等算法

今年课题选的GPU，这是openGL，vhdl和c的一些教程，关于图像处理硬件方面的流程

opencv函数手册包含最新的GPU编程内容，基本包含opencv近期新加的函数与数据类型，非常好的编程手册。

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