學習記錄 用CUDA完成泛洪演算法

cuda主函式

void floodfillwithgpu( uchar * mat_data, int rows, int cols, int startx, int starty,int randr,int randg,int randb) 

cudastatus = cudamalloc((void**)&gpu_mat_state, rows * cols  );
if (cudastatus != cudasuccess) 
cudastatus = cudamemcpy(gpu_mat_data,mat_data, 
rows * cols * 3,
cudamemcpyhosttodevice);
if (cudastatus != cudasuccess) 
kernel << < 1, threadsperblock >> > (gpu_mat_data, gpu_mat_state, startx, starty, rows, cols, randr, randg, randb);
cudastatus = cudamemcpy(mat_data, gpu_mat_data,
rows * cols * 3,
cudamemcpydevicetohost);
if (cudastatus != cudasuccess) 
err:
cudafree(gpu_mat_data);
cudafree(gpu_mat_state);
}

__global__ void kernel(unsigned char* mat_p, unsigned char* state_p, int startx, int starty , int rows, int cols, int randr, int randg, int randb) 

else 
offset += blockdim.x;
}if (threadidx.x == 0) 
__syncthreads();
while (need_continue) 
state_p[offset ] = 2;
if (offset % cols == 0) 
else if (offset / cols == rows -1 ) 
else 
}else if (offset % cols == cols - 1) 
else if (offset / cols == rows - 1) 
else 
}else if (offset / cols == 0) 
else if (offset / cols == rows - 1) 
else 
}offset += blockdim.x;
}__syncthreads();
if (threadidx.x == 0) 
else 
}__syncthreads();}}

__device__ void deal( int new_offset, unsigned char* mat_p, unsigned char* state_p,int r,int g,int b, int randr, int randg, int randb) }}

種子點取紫色區域中心時，此cuda演算法需15ms左右，傳統cpu演算法需110ms左右

種子點取藍色區域紅色『+』位置時，此cuda演算法需50ms左右，傳統cpu演算法需100ms左右

而當填充這種細長條形區域時，此cuda演算法需1s左右，而傳統cpu演算法僅需110ms左右

而當填充上圖橙紅色區域時（上圖橙紅色區域為迷宮的『路』，是完全連通的），對於這種既細長又有一定的寬度的圖形，種子點選取為左上角圓形迷宮外藍色『+』處。此時此cuda演算法需1150ms左右，傳統cpu演算法需1200ms左右。

Python學習記錄 用turtle庫繪製箭靶

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C 學習記錄（26）泛型（1）

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C 學習記錄（27）泛型（2）

system.collections.generics命名空間 list和 dictionary兩種型別。1.list list泛型集合型別更加快捷 更易於使用 這樣，就不必像上一章那樣，從collectionbase中派生乙個類，然後實現需要的方法。listmycollection new lis...