Qt与CUDA相结合具体的操作主要修改qt项目中的配置文件pro.下面以测试的项目为例. 因为这是一个测试案例,代码很简单,下面将这几个文件的代码贴出来,方面后面对应pro文件和Makefile文件中的内容. 1.main.cpp #include "mainwindow.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) { printf("main1 \n"); QApplicati

窗口作为界面编程中最重要的部分,没有窗口就没有界面,是窗口让我们摆脱了DOS时代,按钮是一个窗口,文本框是一个窗口,标签页是一个窗口,...一个窗口可以由多个窗口组成,每天我们都在与窗口打交道,当你打开windows时,桌面就是一个窗口,你打开浏览器时,你也正在访问窗口...好了,回到今天的话题,QT窗口系统,QT是一个跨平台的框架,类似微软的MFC,Borland的OWL,前者只适用于windows,而使用QT你可以开发windows平台应用程序,你也可以开发linux应用程序,当然了你也可以

1 无法装上CUDA的toolkit 卸载所有的NVIDIA相关的app,包括NVIDIA的显卡驱动,然后重装. 2之前的文件打不开,one or more projects in the solution were not loaded correctly. please see the output window for details. 要先配置和用cuda编程在vs中需要的设置,并且要注意包括cuda的很多头文件. 可以新建一个项目,然后将xx.cu里头的内容拷贝进去. 新建一个项目需要

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

一.问题 Linux系统下Qt窗口的透明效果成了黑色,但同样的代码在windows机子上有透明效果,主要是修改系统的配置,仅在centos6.3及其以上版本实验过.其他系统可以相应配置. 二.问题运行图 (1)Qt透明效果,centos下运行都会出现如下图1所示. 三.解决方法 (1)窗口透明,窗口上的控件不透明,其代码设置 setAutoFillBackground(false);  //这个不设置的话就背景变黑 setWindowFlags(Qt::FramelessWindowHint);

QPalette类包含了Qt窗口不见的颜色组(collor group); 1.Active组,该组的颜色用户当前活动的(active)窗口,即具有键盘或鼠标焦点的窗口; 2.Inactive组,该组用语其他的窗口; 3.Disabled组,该组用语窗台为不可用的(disabled)的子窗口部件(不包含窗口). 所有Qt窗口部件都拥有一个调色板并使用它绘制自己.通常,活动状态的窗口标题栏为蓝色的,而非活动(inactive)状态的窗口的标题栏显示为灰色的;活动状态的窗口和非活动状态的窗口都可以包

qt 窗口置顶/真透明/背景模糊/非矩形/跳过任务栏分页器/无边框/无焦点点击/焦点穿透 窗口置顶qt 里是 setWindowFlags(Qt::WindowStaysOnTopHint)kde 里是 KWindowSystem::setState(winId(), NET::KeepAbove)这样的置顶窗口不会处于全屏窗口的上方,如果需要真正的置顶,setWindowFlags(Qt::X11BypassWindowManagerHint) 可无视这个规则,但这样不会出现任务栏等,kimt

Qt窗口中的一些小技术总结 //Qt主窗口没有最小化,最大化按钮且最大化显示  int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); TestQtForWinCE w; w.setWindowFlags(w.windowFlags()& ~Qt::WindowMaximizeButtonHint& ~Qt::WindowMinimizeButtonHint); w.showMaximized(); return a.e

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参数分别为x,y,z;

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过

CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA

qt中的QWidget窗口支持窗体绘制,但是不支持窗口标题栏绘制,想要美观的界面,还需要自己去定制,下面我就介绍一种定制窗体的方法 一个窗口无非就3部分,标题栏.窗体和状态栏,接下来我定制的窗口没有状态栏,如果自己想加状态栏的话,照着这个模式自己也可以添加,说白了,窗口定制就是把完整的窗口分3部分定制,而每个部分又都是一个qt窗口 定制窗口效果图如下,根据个人喜好,自己也可以定制不同的效果 图1 定制窗口 如图1所示,这个窗口包含两部分,标题栏和窗体,这两部分其实分别是一个没有标题栏的QWidg

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

http://blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/8147912 分类: 编程语言2012-11-05 10:55 2521人阅读 评论(0) 收藏 举报 cudaGPU 最近初试cuda编程,作为一个新手,遇到了各种各样的问题,然后花费了大量时间解决这些匪夷所思的问题.为了避免后来人重蹈覆辙,现把自己遇到的问题总结如下. (一).cudaMalloc 初次使用该函数,感觉没有什么困难,和c语言的malloc类似.但是在具体应用中却出了一个很难找

reproduced from: http://www.cnblogs.com/muchen/p/6306747.html 前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cu

目录 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 gpu cpu下时间计算 加法的归约 矩阵乘法 矩阵转置 统计数目 平方和求和 分块处理 线程相邻 多block计算 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 在cuda中调用atomicAdd函数,但总显示未定义标识符,在网上送了一下,于是做了如下修改, 右键解决方案属性->配置属性->CUDA C/C++->Device->Code Generation,加入compute_20,sm_20,并且把下面的"