随着科技的不断发展,计算机视觉已成为当今最炙手可热的技术领域之一,被广泛应用于图像处理、视频分析、自动驾驶等多个场景。GPU 高性能的计算能力对于计算机视觉任务的成功实现至关重要。NVIDIA 推出的 CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型,利用 GPU 强大的并行计算能力,为计算机视觉任务带来了前所未有的加速效果。
为了能让 CV (Computer Vision) 用户更方便高效地使用 GPU,CV-CUDA 应运而生。CV-CUDA 是一个专为计算机视觉任务设计的高性能开源项目,旨在让开发者更轻松地利用 GPU 加速来提升应用程序的性能。作为一个开源项目,CV-CUDA 允许开发者自由地组合算子,根据需求修改源代码,为计算机视觉任务量身定制解决方案。
在线研讨会 | 从 CUDA 到 CV-CUDA:如何
为自己定制高效的 CV 任务算子
6 月 14 日,星期三,2030
主题内容:
本次在线研讨会将帮助有基于计算机视觉需求的开发者,我们将重点介绍以下几个方面的内容:
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CUDA 编程模型的基本概念和原理,包括 GPU 架构、线程模型、内存管理等,帮助您更好地理解 CUDA 编程的基础知识;
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如何在 CUDA 中实现一个算子与在 CV-CUDA 中实现一个算子,通过详细的比较和讲解,更深入地了解这两者之间的差异和优势;
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CV-CUDA 的特点和优势,详细分析为什么 CV-CUDA 在计算机视觉任务中具有更高的性能、易用性和灵活性。将深入讲解 CV-CUDA 的高层次 API 封装、快速实现计算机视觉任务、简洁的接口设计等特点;
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开源 CV-CUDA 应用的实例,包括多种计算机视觉中常见的算子实现,如:resize、剪切、归一化、转置等。将为您提供丰富的实践案例,展示如何利用 CV-CUDA 快速实现高性能的计算机视觉应用;
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CV-CUDA 的安装和配置方法,提供详细的操作指南,帮助您轻松搭建适合自己的开发环境;
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利用 CV-CUDA 提升您的 CUDA 编程水平。通过学习和实践 CV-CUDA,您将更深入地了解 CUDA 编程的技巧,提高自己在该领域的技能水平。
本期技术专家
何琨
NVIDIA 企业开发者社区高级经理
拥有多年的 GPU 和人工智能开发经验。自 2017 年加入 NVIDIA 开发者社区以来,完成过上百场培训,帮助上万个开发者了解人工智能和 GPU 编程开发。在计算机视觉,高性能计算领域完成过多个独立项目。并且,在机器人和无人机领域,有过丰富的研发经验。对于图像识别,目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与 GPU 版气象模式 GRAPES,是其主要研发者。
参与方式
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原文标题:周三研讨会预告 | 从 CUDA 到 CV-CUDA:如何为自己定制高效的 CV 任务算子
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