intdim,intk,float*knn_dist,int*knn_indx){constunsignedintsize_flt=sizeof(float);constunsignedintsize_int=sizeof(int);intRB=ref_nb;cudaError_terr0,err1,err2,err3;// 检查硬件,至少有一个显卡 ...// 分配全局内存float*ref_dev=nullptr;float*qry_dev=nullptr;float*dist_dev=nullptr;int*in...
(写在开头:找到你Anaconda3\envs\(你的环境名)\Lib\site-packages\knn_cuda\csrc\_ext\knn中的一个lock的文件,删掉即可) 解决方法就是通过debug一步步确定问题所在,最直观的就是代码一直卡在from knn_cuda import KNN的语句,然后打断点依次进入,最后发现是在cpp_extension.py的文件中的if baton.try_acquire()...
地址:https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA/tree/windows 输入命令: git clone --branch windows https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA.git 编译与安装 编译前,使用管理员身份打开cmd,激活conda虚拟环境 conda activate xxx 激活后,需要安装一个包: pip install ninja# 若已安装可忽略 进入KNN_CUDA的目录后...
KNN(intk ,introwLen ,intcolLen ,char*filename); voidget_all_distance(); tLabel get_max_freq_label(); voidauto_norm_data(); voidget_error_rate(); structCmpByValue { booloperator() (constPAIR& lhs,constPAIR& rhs) { returnlhs.second < rhs.second; } }; ~KNN(); }; KNN::~KNN(...
导入knn函数: 一旦knn_cuda库安装成功,你就可以在Python脚本中导入knn函数了。这可以通过以下代码实现: python from knn_cuda import knn 检查CUDA可用性: 由于knn_cuda依赖于CUDA进行加速计算,因此你需要确保CUDA在你的系统上可用。这通常涉及到安装NVIDIA的CUDA Toolkit,并确保你的NVIDIA GPU驱动程序是最新的。
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基于CUDA的KNN并行优化毕业论文 学号：2013届本科生毕业论文 题目：基于CUDA的KNN算法并行优化 学院(系)：信息工程学院 专业年级：计算机092班 学生姓名：指导教师：合作指导教师：完成日期：2013年5月30日
基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进
knn_cuda_texturecomputes the k-NN using the GPU texture memory for storing the reference points and the GPU global memory for storing other arrays. Using a texture usually speeds-up the computations compared to the first approach. However, due to a size constraint of the texture structures in...
通过激光扫描技术获得的点云数据量十分巨大,如何利用k最近邻域(k-nearest neighbors,kNN)查询重建海量点云中各采样点间的拓扑关系,对点云数据的后续处理至关重要。在深入研究GPU编程技术的基础上,将GPU通用计算引入到点云数据的kNN查询问题中,提出一种通过CUDA实现的基于外存的双层查询结构。试验结果表明,该方法与传统...