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私は最近、GPU ベースの画像レジストレーション手法の実装に携わっています。CPUコードはMatLabで書かれており、集中的な検索から得られるものなので、MatLabにこだわっています。ジャケットまたは matlab ptx ファイルの 2 つのオプションがあります。

最近 mathwork がジャケットを取得したので、カーネルを CU ファイルとして記述し、それを使用してptx ファイルnvcc -ptx filename.cuを生成する唯一のオプションがあります。私の懸念は、Cuda API や、CUBLAS のような GPU での基本的な行列演算を解決するために導入されたライブラリを使用しないことで、大きな機会を逃していることです。

だから、MexファイルのMexファイルからCuda APIを使用する方法はありますか? また、使用している MatLab バージョンの代わりに、研究で使用できる C/C++ で記述された優れた画像登録フレームワークはありますか?

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この投稿では、CUDA c / c++mexコードをコンパイルする方法についてのチュートリアルを提供します。

あなたの質問は、LinuxでCUDA + MEXコードを書くために扱うこの1つの方法に似てい ますか？ そこでの答えはあなたを助けるかもしれません。

CUDA APIおよびCUDAライブラリのリファレンスマニュアルについては、CUDAツールキットのドキュメントを参照してください。

于 2013-01-19T18:49:40.447 に答える
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もう少し手間がかかりますが、 MEX関数を作成することでCUDAソースを直接使用できます。

OpenCVは、C++で記述された優れた一般的なコンピュータービジョンライブラリです。行っている登録の種類によっては、役立つ場合があります。

于 2013-01-19T18:48:33.007 に答える