matlab fft 代码 1D-4096-FFT-with-CUDA 实测FFT算法在Maxwell架构上恰好处于计算密集和访存密集两类算法之间， 在做到足够优化的情况下，计算时间可以掩盖访存时间。 本项目使用Stockham结构实现并行FFT算法，达到与cuFFT一致的速度。 通过整合kernel，可实现比调用cuFFT更快的算法整体执行速度。 另外cuFFT分配了用户不可访问的显存空间，本项目避免了这一问题。 项目中测试了8192组4096点时域递增数的一维FFT计算。 结果保存于一个txt文件，可用MATLAB对比验证。 暂给出4096点FFT实现代码，文档请联系作者。 运行环境为WIN7 x64 + CUDA 7.5。

文件夹结构：MPI——在“src”文件夹中包含 MPI 代码以及 Makefile 和运行脚本。 OMP——在“src”文件夹中包含 OpenMP 代码以及 Makefile 和运行脚本。 SEQ——在“src”文件夹中包含序列代码以及 Makefile 和运行脚本。 SSE——在“src”文件夹中包含英特尔内部代码以及 Makefile 和运行脚本。 MPI+OMP——在“src”文件夹中包含 MPI+OMP 代码以及 Makefile 和运行脚本。 如何： -- 请加载以下模块： $ 模块加载英特尔 $ 模块加载英特尔-mpi 在上述每个文件夹中都有一个运行脚本，用于在 SBATCH 中提交程序，这里是它们的名称、它们的作用以及如何运行它们。 ------------------------------------------------ 序列文件夹-------------

过分割是计算机视觉领域流行的图像预处理方法。针对其运行速度慢的缺点，对广泛采用的Turbopix算法提出CUDA并行优化的方法。通过每个线程执行一个超像素扩张的任务分配，实现了水平集函数的并行演化；利用纹理存储空间和常数存储空间的优化策略,改善了数据访存的效率。实验结果表明，在GT 240M平台上，平均加速比达到了15以上。

这是一个CUDA编程经典入门介绍文档，希望对大家的学习有所帮助。

k-means聚类算法及matlab代码目录 介绍 K-均值聚类是一种简单且可扩展的聚类方法，它以一种客观的方式将观察结果划分为k个聚类。 它具有非常广泛的应用，例如图像分割，零售产品分类（Kusrini，2015），温室气体排放等环境问题（Kijewska和Bluszcz，2015）。 K均值聚类可以与其他高级方法结合使用。 例如，它与支持向量机（SVM）一起使用来执行自动文本分类（Perrone和Connell，2000年）。 它也可以用作预处理方法，例如在隐马尔可夫模型（HMM）中初始化（Hu和Zanibbi，2011年）。 它的广泛应用和简单的计算复杂度使k-means聚类成为当今流行的方法之一。 当维数d> 1且簇数k> 1时，找到k均值成本函数的最小值是一个NP难题。 科学家想出了几种启发式方法来找到局部最小值，但是该过程仍然需要大量计算，尤其是对于具有高维特征的大型数据集而言。 因此，我们希望在机器集群上实现k-means启发式方法的并行版本，以在不牺牲算法准确性的情况下显着加快算法的运行速度。 k均值聚类的典型方法是期望最大化（EM）。 E步将点分配到最近的聚类中心，而

SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展，SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中，首先对SVM算法进行分析研究，提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案；其次，进一步研究海量数据的处理，提出海量数据处理的并行化方案；最后，通过实验分析对比了并行化算法的性能。

皮托希德 这是使用PyTorch对整体嵌套边缘检测[1]的个人重新实现。 如果您要利用这项工作，请相应地引用本文。 另外，请确保遵守作者的许可条款。 如果您要使用此特定实现，请适当确认它[2]。 有关这项工作的原始版本，请参见： : 有关基于Caffe的另一种重新实现，请参见： : 用法 要在自己的映像上运行它，请使用以下命令。 请确保查看他们的论文/代码以获取更多详细信息。 python run.py --model bsds500 --in ./images/sample.png --out ./out.png 恐怕这种重新实现即使使用官方权重，也不完全适用于最初的Caffe版本。 相对于BSDS500数据集上的官方ODS = 0.780，使用进行评估，它可以实现ODS = 0.774。 请随时通过提交问题和请求请求为该存储库做出贡献。 比较 参考 [1] @inproc

#CUDA 使用暗通道先验去雾算法的实现 在 CUDA 上实现的去雾算法。 ＃＃特征 OpenCV 读取图像并在 GPU 上处理它们 共享内存优化 多平台支持（Windows、Linux、Mac） ＃＃用法 确保已安装 openCV、CUDA 工具包和 NVIDIA 显卡 git clone https://github.com/arsenalliu123/dehazing-GPU.git cd dehazing-GPU make clean && make Debug/dehazing -h 由 Yichen Liu 和 Yin Lin 开发

N体问题，它是指在已知N个物体的初始位置、速度和质量的情况下，在牛顿经典力学情况下研究它们的运动，包括轨迹预测等。

一本提高GPU编程的好书，采用CUDA技术，容易理解！