杰森SIFT 这是一个 CUDA 加速的 SIFT 关键点提取实现。 请注意，它目前仅在第一个八度音阶上执行提取。 输入以下命令进行编译： cd jetsonSIFT mkdir build cd build cmake ../src 该程序的使用如下： ./jetsonSIFT yourimage.jpg 样本： ./jetsonSIFT ../images/lenna.jpg 如果您收到有关不受支持的 CUDA 架构规范的错误，请编辑arch=compute\_32,code=sm\_32行以匹配您的 (Nvidia) 卡支持的最新架构。

SIFT-GPU A CUDA implementation of SIFT： 配置 （待完成）见SIFT-GPU配置教程 测试 1.Release 模式 cd bin ./SimpleSIFT.exe Release模式，输出结果： [GPU VENDOR]: NVIDIA Corporation 1717MB TEXTURE: 16384 Image size : 800x600 Image loaded : ../data/800-1.jpg Features: 3358 Features MO: 3923 Image size : 640x480 Image loaded : ../data/640-1.jpg Features: 2383 Features MO: 2791 2279 sift matches were

Samples for CUDA Developers which demonstrates features in CUDA Toolkit. This version supports [CUDA Toolkit 12.2] NVIDIA 官方 Samples样例，支持CUDA12.2

精通GPU-利用CUDA加速图像处理，提升缺陷检测精度，CSDN CSDN组织关于GPU 方面的视频

This book is roughly divided into four sections. Chapter 1 presents a technique for embedding class labels into a feature set in such a way that generative exemplars of the classes can be found. Chapters 2 and 3 present signal and image preprocessing techniques that provide effective inputs for deep belief nets. Special attention is given to preprocessing that produces complex-domain features. Chapter 4 discusses basic autoencoders, with emphasis on autoencoding entirely in the complex domain. This is particularly useful in many fields of signal and image processing. Chapter 5 is a reference for the DEEP program, available as a free download from my web site.

cudnn-linux-x86_64-8.9.1.23_cuda12-archive.tar.xz

八叉树SLAM 使用 CUDA 和 OpenGL 构建和渲染大型八叉树地图 ＃＃参考 【OctoMap：基于八叉树的高效概率3D映射框架】（ ） [KinectFusion：实时密集表面映射和跟踪] ( ) [KinectFusion：使用移动深度相机进行实时 3D 重建和交互] ( ) [具有体积融合的实时大规模密集RGB-D SLAM]（ ） [CPU 上的实时体积 3D 映射] ( ) [使用体素锥跟踪的交互式间接照明] ( ) [VoxelPipe] ( ) [高效的稀疏体素八叉树 - 分析、扩展和实现] ( ) [GigaVoxels] ( )

风辰的CUDA入门教程 ........................................................................................................................ 1 第一章、CUDA的基本内容 ........................................................................................................ 3 第一节、CUDA 及 GPU 简介 ............................................................................................. 3 第二节、Linux下 CUDA 开发环境安装 .......................................................................... 3 第三节、CUDA与fork/join模式 .................................................................................... 4 第四节、CUDA C语言 ........................................................................................................ 5 第五节、计算π.................................................................................................................. 6 第六节、编程模式.............................................................................................................. 8 第七节、线程层次.............................................................................................................. 9 第八节、存储器组织 ....................................................................................................... 10 第九节、执行模式............................................................................................................ 16 第十节、NVIDIA GPU结构 .............................................................................................. 17 第二章、CUDA 程序优化 ......................................................................................................... 20 每一节、CUDA总体优化策略 .......................................................................................... 20 第二节、计时器的设计 ................................................................................................... 20 第三节、错误处理............................................................................................................ 22 第四节、串行C程序的优化 ........................................................................................... 25 第五节、ＣＵＤＡ程序的优化 ....................................................................................... 27 第三章、一些例子.................................................................................................................... 30 第一节、 两向量的距离 .................................................................................................. 30 第二节、 矩阵与向量乘积 .............................................................................................. 32 第三节、 线性方程组的求解 .......................................................................................... 35

cuda 入门中文教程 它使用 C 语言为基础， 可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结 构。他的思想还是有一点深入，例子也很多，可以结合别的资料学习，不过还是一本不可多得的好书。

这本书还比较好，里面有很多例子可以跟着做，讲解也算仔细，GPU高性能编程CUDA实战中文 多线程编程。高新能编程