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NPP 功能，更具体的 npps ( https://docs.nvidia.com/cuda/npp/group__npps.html ) 可以作为设备功能调用吗？

如果我创建一个全局函数，我可以在内部调用 npps 函数nppsMaxIndx_32f（以计算向量的最大值）吗？

示例：我有 100 个向量，每个向量有 10000 个浮点数，如果我在主机代码中执行此操作，我必须对 npp 函数进行 100 次调用

如果我创建一个 100 个线程的全局函数并在内部为每个向量调用 npp 函数以便它们同时启动，这会起作用吗？nppsMaxIndx_32f可以作为设备函数调用吗？

我在尝试为某些 NPP icc 函数创建静态包装器以从 cGo (Golang) 环境中调用它们时遇到了问题。

我能够使用提供的静态 NPP 库创建和编译（C 语言）可执行文件，并且运行良好。然后我将它编译为一个库（带有必要的标志）。但是当我尝试从另一个可执行文件（纯 C 或 cGo）链接该库时，我收到错误消息“未定义对 nppiYCbCr420ToRGB_8u_P3C3R 的引用”。我做错了什么？

包装器.c

构建.sh

调用者.c

构建测试.sh

最后我收到了这个错误信息

我还尝试使用另一个链接器/编译器，结果相同：

ippiGetRotateTransform和nppiRotate都采用 x 和 y 移位参数，但我不确定它们是如何工作的。IPP 和 NPP 都围绕 (0, 0) 旋转，然后移动结果。这个例子展示了使用ippiGetRotateShift围绕中心旋转，但没有解释它是如何使用的。

示例的相关部分：

该示例记录了值更改为的内容，但没有记录更改方式或原因。甚至目的地中心点也无法解释。为什么是 (3.5, 2.5) 而不是 (3, 3)？

无论如何，x 和 y 位移参数的行为似乎相同。我如何在不依赖 IPP 的情况下为 NPP 计算它们？

我正在尝试使用 NPP 互相关库实现图像置换方法。

我尝试通过在内存中生成几个简单的图像，输出 Npp8u 或 Npp32f 数组来创建一个简单的解决方案。然而，互相关库会产生无意义或无效（即 NAN）的结果。

CUDA 方法和 NPP 方法都返回成功消息，所以我很确定这是我在设置互相关时做错的事情。任何人都可以帮助我朝着正确的方向寻求解决方案吗？

我正在尝试使用 cuda 库为我的输入数据找到边界框。我从一个具有噪声（可能还有一些归零的单元格）的数据集开始，其数据区域远高于噪声。

首先，我使用 nppiFilterGauss_32f_C1R 对我的数据应用高斯模糊。

然后我使用 nppiCompareC_32f_C1R 对其进行阈值化以创建二进制图像。

在此之后，我使用 nppiLabelMarkers_8u32u_C1R 为每个区域创建一个唯一标签。

在这一点上，我的结果如我所料。我留下了一个数据集，它对每个“blob”都有唯一的值（尽管数字之间有数字间隔）。

我一直在网上寻找，似乎找不到一个库，然后可以在 GPU 上找到标记组件的边界框。

我能够使用 findContours 和 BoundingRects 获得使用 OpenCV 的完整流程，但这是在 CPU 上完成的工作，无法跟上我的数据速率。

是否有我缺少的 cuda 函数可以为我提供每个标记的 blob 的边界框参数？

谢谢！

nVidia Cuda nppiResize_32f_C1R 在灰度 1 x 32f 上工作正常，但 nppiResize_32f_C3R 返回垃圾。显然，一种解决方法是调用此例程 3 次，首先将数据解交织为平面 R、G、B，但我希望能够一次运行它。nVidia 有很多用于单平面图像处理的示例代码，但交错颜色平面的数量很少，所以我转向 stackoverflow 寻求帮助。我不知道如何计算步幅，但我知道步幅是图像宽度乘以每列索引的字节数。所以在我的情况下 - 没有填充线 - 对于 RGB，它的宽度应该是 32f x 3。

在 cudaMemcpy2D() 中尝试了不同的步幅/音高。无法为颜色 RGB 代码找到可行的解决方案。编译运行正常，没有错误。第一部分用于灰度（工作正常）。第二部分是RGB（垃圾）。

我正在使用 nvidia nsight 应用程序来旋转和模糊图像。我正在使用相同的 NPP 库，oDeviceDst 从函数旋转的输出中填充数据，这工作正常。代码如下所示：另请注意，下面的代码在 for 循环中进行一些旋转角度。

但是一旦我运行它（远程目标），我的状态为-1000。模糊状态为-1000。

登出

有没有人在使用 NPP 库时遇到过类似的问题。

我正在尝试通过 npp 将 NV12 图像转换为 BGR，但在最终数组中我有零。

dec 是一个视频解码器，它提供 NV12 格式的 pFrame 并提供有关它的附加信息，如偏移量、尺寸、NV12 平面等。如果我使用 cu... 和 cuda... 函数进行分配而不对齐，我会得到相同的结果.

有人对这个问题有任何想法吗？

我正在使用以下代码来测试 CUDA NPP min-max 函数。

设备数组中的所有元素都设置为 1，但我得到以下输出。

我想让代码同时旋转图像。
首先，我使用 nppiRotate_8u_C1R 检查了代码在默认流版本中运行良好，并将其更改为 4 流版本。32 个图像被复制到 4 个流中并使用 nppiRotate_8u_C1R_Ctx 旋转。

输入图像的大小为 2048*2048，但结果图像看起来与默认流版本不同。
我用 Nsight 系统分析了这两个代码，发现内核启动配置彼此不同。

分析结果

在默认流版本中，线程数等于像素数（左）。
但是，线程数为 128128，远小于输入图像的大小（右）。
旋转后的图像仅出现在左上角的 128128 区域。

我该如何解决？或者有没有人遇到过和我一样的问题？

操作系统：Windows 10
GPU：RTX 3090
CUDA 版本：11.1