问题标签 [npp]

我想使用 nppiFilterGauss_8u_C1R，但是当我使用 cuda-memcheck 时，它总是报告越界，这是我的源代码：

这是错误：

有人可以解释正确的方法吗？

我尝试将 CUDA 与 Qt 一起使用来模糊图像。我使用 NPP 库，nppiFilterGauss_8u_C1R 效果很好

但 nppiFilterGaussAdvanced_8u_C1R 损坏图像

我使用 OpenCV 创建高斯内核。

Xubuntu 16.04.1、Qt 5.7-1、CUDA 8.044、OpenCV 2.4.9。谢谢。

CUDA 允许使用cuMemcpy异步函数和流重叠计算和数据传输。但是 NPP（Performance Primitives）有可能吗？

一点背景。我正在尝试使用 NPP 图像调整大小函数来利用 GPU（在我们的例子中是nppiResize_8u_C3R）。我正在使用固定内存并使用cuMemcpy2DAsync_v2和每个线程流成功地将数据传输到 GPU 。问题是nppiResize_8u_C3R和所有其他计算函数不接受流。

当我运行 Nvidia Visual Profiler 时，我看到了下一个：

1. 固定内存让我可以更快地传输数据 - ~6.524 GB/s。
2. memcpy 与计算并行执行的时间百分比为 0%。

因为 7_CUDALibraries/grabcutNPP 和 7_CUDALibraries/imageSegmentationNPP 样本已被删除。这些示例使用了 NPP graphcut API，这些 API 在 CUDA 7.5 中已被弃用。

那么后面的版本怎么使用grabcut算法呢？</p>

上述函数如何在 cuda 中执行操作。我们是否需要连同此一起编写 CudaMalloc() 或 MemCopy() 或者只是在内部调用来完成所有这些。

我写

这里 'in' 是具有输入图像的向量，而 'out' 是一个空向量。但是执行上述函数后，输出向量仍然是 '0' 。你能指导我如何调整函数的大小吗？

对于 nvidia 的性能原语库，Windows 是否没有静态链接选项？

npp 指南建议使用静态链接，并显示如何用于 linux，而不是 windows。 http://docs.nvidia.com/cuda/npp/index.html

我正在尝试使用 Nvidia 性能原语库来调整图像大小，但该nppiResize_8u_C3R函数抛出了NPP_RESIZE_FACTOR_ERROR文档中未列出的一个作为该函数的错误返回代码之一。这是我希望的简单代码：

您可能会注意到我实际上并没有调整图像的大小，是的，这是真的，但我正在尝试为这个错误创建最简单的情况。从我一直在测试的情况来看，我为图像使用什么尺寸似乎并不重要，我仍然得到相同的返回错误代码，这似乎不是该函数的有效错误代码，而是一个错误折旧的代码nppiResizeSqrPixel_8u_C3R。

我肯定会感谢一些帮助，指出我在设置导致此错误的库调用时所做的任何错误。

我正在尝试使用 npp 库在 Ubuntu 16.04 上运行程序。为了链接库和程序，我在终端上写了这个命令：

但是，会发生此错误：

我在互联网上没有找到任何东西，而且我是gpu 编程的新手。

请问有什么办法可以解决这个问题吗？

我再次继承了看起来可疑的代码；基本上是这样的：

我们忽略 NPP 错误，而是检查 CUDA 错误。

首先，NPP 是否将 CUDA 错误标志设置为错误？我很确定答案是“不明确”，所以这段代码会遗漏 NPP-only 错误，但我想检查一下。

其次，是否有必要检查这两个错误或者这是否足够：

或者我应该检查两者以防万一？有一个NPP_CUDA_KERNEL_EXECUTION_ERROR向我暗示，检查cudaGetLastError()可能会有用，但它是吗？

我有一个 YUV422 框架（更具体地说是 UYVY 格式）。如何确定 Source Image Line 步骤，因为它需要用于函数转换的参数：