OpenCV CUDA模块设备层-----线程块内初始化连续内存区域 的设备端工具函数blockYota()

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

是OpenCV的cv::cudev模块中一个用于线程块内初始化连续内存区域的设备端工具函数。

该函数的作用是:

在一个线程块内对一段输出内存区域进行递增赋值(iota)操作,即:

bash 复制代码
*dest++ = value++;

常用于以下场景:

  • 初始化数组;
  • 构建索引数组;
  • 图像 ROI 编号;
  • 线程块内部生成局部索引;
  • 构造单调递增的 ID 数组等。

函数原型

cpp 复制代码
__device__ static __forceinline__ void cv::cudev::blockYota 
(
 	OutIt  	beg,
	OutIt  	end,
	T  	value 
) 	

参数

参数名 类型 含义
beg OutIt 输出序列起始迭代器(或指针)
end OutIt 输出序列结束迭代器(或指针)
value T 起始值,每个元素依次递增 1
复制代码
注意:这里的 OutIt 可以是原始指针、CUDA 设备内存指针、或者 OpenCV cudev 的包装迭代器类型。

代码示例

cpp 复制代码
#include <opencv2/cudev/block/block.hpp>   // for blockYota
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv::cudev;

#define BLOCK_SIZE 16

__global__ void yotaKernel(int* output) {
    __shared__ int smem[BLOCK_SIZE];

    // 使用 blockYota 初始化共享内存为 [100, 101, ..., 115]
    blockYota(smem, smem + BLOCK_SIZE, 100);

    // 将结果写入全局内存
    int tid = threadIdx.x;
    output[tid] = smem[tid];
}

int main() {
    int h_output[BLOCK_SIZE];
    int* d_output;

    cudaMalloc(&d_output, sizeof(int) * BLOCK_SIZE);

    yotaKernel<<<1, BLOCK_SIZE>>>(d_output);

    cudaMemcpy(h_output, d_output, sizeof(int) * BLOCK_SIZE, cudaMemcpyDeviceToHost);

    std::cout << "blockYota result:\n";
    for (int i = 0; i < BLOCK_SIZE; ++i)
        std::cout << h_output[i] << " ";
    std::cout << std::endl;

    cudaFree(d_output);
    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码
blockYota result:
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 
相关推荐
AI视觉网奇3 小时前
rknn yolo11 推理
前端·人工智能·python
AI数据皮皮侠4 小时前
中国各省森林覆盖率等数据(2000-2023年)
大数据·人工智能·python·深度学习·机器学习
西柚小萌新5 小时前
【深入浅出PyTorch】--3.1.PyTorch组成模块1
人工智能·pytorch·python
鑫宝的学习笔记7 小时前
Vmware虚拟机联网问题,显示:线缆已拔出!!!
人工智能·ubuntu
小李独爱秋7 小时前
机器学习中的聚类理论与K-means算法详解
人工智能·算法·机器学习·支持向量机·kmeans·聚类
comli_cn7 小时前
GSPO论文阅读
论文阅读·人工智能
大有数据可视化8 小时前
数字孪生背后的大数据技术:时序数据库为何是关键?
大数据·数据库·人工智能
Bioinfo Guy8 小时前
Genome Med|RAG-HPO做表型注释:学习一下大语言模型怎么作为发文思路
人工智能·大语言模型·多组学
张较瘦_8 小时前
[论文阅读] AI + 软件工程(Debug)| 告别 “猜 bug”:TreeMind 用 LLM+MCTS 破解 Android 不完整报告复现难题
论文阅读·人工智能·bug
深栈8 小时前
机器学习:线性回归
人工智能·pytorch·python·机器学习·线性回归·sklearn