CPU和GPU实现julia

主要目的是通过对比，学习研究如何编写CUDA程序。julia的算法还是有一定难度的，但不是重点。由于GPU实现了也是做图像识别程序，所以缺省的就是和OPENCV结合起来。

一、CPU实现(julia_cpu.cpp)

//julia_cpu 采用cpu实现julia变换

#
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     );
     );

    cuComplex c(.,.);
    cuComplex a(jx,jy);
    ;i;i)
        {
            ;
        }
    }
    ;
}
;x;y;c;c;
            }

        }
    }
    imshow(;
}

这里的实现，主要是说明julia的算法，它本身是一个递归的，而且具有一定计算复杂度的算法。

二、GPU实现

为了能够深刻理解这里的技术，我做了一系列的实验。需要注意的是GPU编译非常慢，不知道有什么办法能够加快这个速度。

此外，比较麻烦的就是矩阵的读入读出，因为现在的资料缺乏，所以很多东西还搞不清楚。

1）CUDA和OPENCV联系起来；（test1.cu)

CUDA主要还是来做数学运算的，它本身和OPENCV没有必然的联系。一般来说，计算本身在CUDA中，而OPENCV编写相关转换，进行结果显示。这里实现的功能就是读入一幅单色图像，所有像素进行反转。

编写代码的话，还是基于现有的模板，进行参数的调整，这样来得最快；基于现有的数据不断地调整，这样也能够控制错误。

注意，CUDA核中，不能用任何OPENCV的函数。目前我只能实现这样的效果，因为多数组如何引入，必须要查更多的资料。

主要就是数组的操作，现在只能做单数组，一旦多维就溢出。

);
resize(src,src,Size(N,N));
;i;i;j;c;c;
}

2）CUDA计算斐波那契数，思考CNN的实现；

CUDA是否适合斐波那契，像julia这样的，每一个点都是独立的，它很适合；如果能够分出一些块来，应该也是适合的因此，单个的斐波那契运算不适合，但是做到一个数组中，并且以并行化的想法来运算，还是有一定价值的。

结果报不支持递归，那么在以后运算设计的时候要注意这一点。并行设计从来都不是一个简单的问题，必然有很陡峭的学习曲线，需要分丰富的经验，也有很远大的市场。

但是，CNN的确算的上是一个典型的实现了，它不需要串行的运算，而是在大量的并行的结果之后，选择一个最好的参数，所以CNN可以作为图像领域和CUDA结合的一个典型实现。

3）CUDA实现julia。

在前面的基础上，非常顺利

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     );
    cuComplex c(.,.);
    cuComplex a(jx,jy);
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        {
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__device__  )
    {
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    }
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;i;
    }
    checkCudaErrors(cudaMalloc((;i;j;c;c;
}

三、小结

CUDA编程是一个新的领域，虽然文档中都说不复杂、不复杂的，但是想要大规模应用不可能不复杂。所以先基于现有的例子，将能够跑起来的东西跑起来。然后思考融合，形成自己的东西，这就是生产率。我相信，不需要很多的时间，我就能够使用CUDA的计算功能去接触并解决一些以前无法去做的东西。

祝成功，愿回顾。

来自为知笔记(Wiz)

巴特西

CPU和GPU实现julia

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