这些函数以__作为前缀,例如__sinf(x)。编译器有一个选项-use_fast_math,指定该选项后将在编译时强制下表中的每个函数编译为其对应的内部函数。 内部函数除了会降低函数的计算结果的精度外,还可能在一些特殊情况下与标准函数存在差异。所以推荐通过调用内联函数来选择性地替换标准数学函数,具体是否替换需要用户根据...
5、使用fast-math编译选项 cuda内部有实现一些快速函数,可以尝试开启fast-math编译选项,或许有很明显的提升 6、使用release版本进行性能测试 cuda代码尽可能用release版本,对于在windows开发的同学应该深有感触,debug和relWithDebinfo的版本性能下降达到1个数量级 ...
fromnumbaimportconfig,cuda,float32,voidfrommathimportcosconfig.DUMP_ASSEMBLY=True@cuda.jit(void(float32[::1],float32),fastmath=True)deff(r,x):r[0]=cos(x) produces a lot of code: .visible .global.align4.u32 _ZN6cudapy8__main__5f$241E5ArrayIfLi1E1C7mutable7alignedEf__errcode__;....
Tensor Core-Accelerated Math Libraries for Dense… Alexander Kalinkin, NVIDIA Accelerating Convolution with Tensor Cores in… Manish Gupta, NVIDIA Multi-GPU Programming Models Jiri Kraus, NVIDIA Multi-GPU Programming with CUDA, GPUDirect,… Akhil Langer, NVIDIA ...
(8)搜索 fast,勾选CUDA_FAST_MATH 和 ENABLE_FAST_MAT (9)搜索 type,将CMAKE_CONFIGURATION_TYPES的DEBUG删除,只保留Release (10)搜索 world,勾选BUILD_opencv_world 完成上述后再次点击 configure 进行第三次配置,等待配置完成后,这时我们需要放入刚刚所说的一些下载错误的缺失文件。
采用了 fast math、warp/block reduce、table lookup 等优化手段,可以有效提升计算效率。 (5)预分配显存 CV-CUDA 采用了预分配显存策略,并且提供了 Allocator 类,帮助使用者自定义显存分配策略或者可采取默认的显存分配策略。算子所需要的 buffer 和图片显存会在初始化阶段分配好,而在执行阶段不会再进行耗时的显存分...
Make use of fast math library. --use_fast_math implies --ftz=true --prec-div=false --prec-sqrt=false --fmad=true. 4.2.7.8. --ftz {true|false} (-ftz) Control single-precision denormals support. --ftz=true flushes denormal values to zero and --ftz=false preserves denormal ...
以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。然后勾选CUDA_FAST_MATH,点击Configure。
Make use of fast math library. --use_fast_math implies --ftz=true --prec-div=false --prec-sqrt=false --fmad=true. 4.2.7.8. --ftz {true|false} (-ftz) Control single-precision denormals support. --ftz=true flushes denormal values to zero and --ftz=false preserves denormal ...
depending on your system7CUDA_ARCH =compute_75 # Type of CUDA architecture8CUDA_CODE =sm_759NVCC_OPTIONS = --use_fast_math10# include paths11INCLUDEPATH +="$$CUDA_DIR/include"\12"C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3\common\inc"13# library directories14QMAKE_LIBDIR +="$$...