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...
CUDA中的__fast_math: __fast_math 是一个编译选项,它告诉CUDA编译器使用快速但可能不那么精确的数学运算。这可以加速程序的执行,但可能牺牲了一些精度。 CUDA中的__sinf(): __sinf() 是CUDA的快速数学库中的一个函数,用于计算浮点数的正弦值。与标准的 sin() 函数相比,__sinf() 通常更快,但可能牺牲...
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__;....
3、勾选BUILD_opencv_world、WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,再次点击configure: 4、configure之后会报错,找到CUDA_ARCH_BIN,根据https://developer.nvidia.com/cuda-gpus此网站找到自己显卡的算力填入(我的显卡是1080ti,算力为6.1),并且勾选CUDA_FAST_MATH,将OpenCV_GENERATE_SETUPVARS的...
像-maxrregcount或-use_fast_math这样的文件作用域命令与设备 LTO 不兼容,因为 LTO 优化跨越了文件边界。如果所有的文件都是用相同的选项编译的,那么一切都很好,但是如果它们不同,那么设备 LTO 会在链接时抱怨。通过在链接时指定-maxrregcount或-use_fast_math,可以覆盖设备 LTO 的这些编译属性,然后该值将用于...
(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。
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。
我们还指示 OpenCV 构建具有 CUDA 支持的“dnn”模块(OPENCV_DNN_CUDA)。我们还使用 ENABLE_FAST_MATH、CUDA_FAST_MATH 和 WITH_CUBLAS 进行优化。 最重要且容易出错的配置是您的 CUDA_ARCH_BIN — 确保正确设置! CUDA_ARCH_BIN 变量必须映射到您...
对CUDA_FAST_MATH选项打勾,然后执行【Generate】按钮。最终CMake的结果如下: 这个时候去cudabuild这里目录下,双击打开OpenCV.sln(VS2015工程文件),选择CMake_Targets -> ALL_BUILD,然后右键->生成,完成之后,再选择INSTALL右键生成。这个过程时间会比较久一点,估计会有一个小时到两个小时左右,跟电脑性能有关系。完成...
选项ENABLE_FAST_MATH上打勾 再次点击Configure,出现Configuring done后,确认没有红色错误,确认找到CUDA和cuDNN 这时会出现一些新的选项,首先在CUDA_FAST_MATH选项后打勾 搜索cuda,确认所有选项都打勾 再次Generate,出现Configuring Done和Generating Done后,确认没有报错,确认找到CUDA和cuDNN,退出cmake-gui。