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#include <opencv2/core/cuda.hpp>

cv::cuda::DeviceInfo 的協作圖

公共型別
列舉	ComputeMode { ComputeModeDefault , ComputeModeExclusive , ComputeModeProhibited , ComputeModeExclusiveProcess }

公共成員函式
	DeviceInfo ()
	為當前 GPU 建立 DeviceInfo 物件

	DeviceInfo (int device_id)
	建構函式。

int	asyncEngineCount () const
	非同步引擎數量

bool	canMapHostMemory () const
	裝置可以透過 cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer 對映主機記憶體

int	clockRate () const
	時鐘頻率，單位為千赫茲

DeviceInfo::ComputeMode	computeMode () const
	計算模式

bool	concurrentKernels () const
	裝置可能併發執行多個核函式

int	deviceID () const
	返回 CUDA 裝置從 0 開始的系統索引。

bool	ECCEnabled () const
	裝置啟用了 ECC 支援

size_t	freeMemory () const

bool	integrated () const
	裝置是整合顯示卡，而不是獨立顯示卡

bool	isCompatible () const
	檢查 CUDA 模組和裝置的相容性。

bool	kernelExecTimeoutEnabled () const
	指定核函式是否有執行時限制

int	l2CacheSize () const
	L2 快取大小，單位為位元組

int	majorVersion () const
	主要計算能力版本

Vec3i	maxGridSize () const
	網格每個維度的最大尺寸

int	maxSurface1D () const
	最大 1D 表面大小

Vec2i	maxSurface1DLayered () const
	最大 1D 分層表面尺寸

Vec2i	maxSurface2D () const
	最大 2D 表面尺寸

Vec3i	maxSurface2DLayered () const
	最大 2D 分層表面尺寸

Vec3i	maxSurface3D () const
	最大 3D 表面尺寸

int	maxSurfaceCubemap () const
	最大 Cubemap 表面尺寸

Vec2i	maxSurfaceCubemapLayered () const
	最大 Cubemap 分層表面尺寸

int	maxTexture1D () const
	最大 1D 紋理大小

Vec2i	maxTexture1DLayered () const
	最大 1D 分層紋理尺寸

int	maxTexture1DLinear () const
	繫結到線性記憶體的 1D 紋理的最大大小

int	maxTexture1DMipmap () const
	最大 1D mipmapped 紋理大小

Vec2i	maxTexture2D () const
	最大 2D 紋理尺寸

Vec2i	maxTexture2DGather () const
	如果需要執行紋理聚集操作，則最大 2D 紋理尺寸

Vec3i	maxTexture2DLayered () const
	最大 2D 分層紋理尺寸

Vec3i	maxTexture2DLinear () const
	繫結到帶間距記憶體的 2D 紋理的最大尺寸（寬度、高度、間距）

Vec2i	maxTexture2DMipmap () const
	最大 2D mipmapped 紋理尺寸

Vec3i	maxTexture3D () const
	最大 3D 紋理尺寸

int	maxTextureCubemap () const
	最大 Cubemap 紋理尺寸

Vec2i	maxTextureCubemapLayered () const
	最大 Cubemap 分層紋理尺寸

Vec3i	maxThreadsDim () const
	塊（block）每個維度的最大尺寸

int	maxThreadsPerBlock () const
	每個塊（block）的最大執行緒數

int	maxThreadsPerMultiProcessor () const
	每個多處理器最大駐留執行緒數

int	memoryBusWidth () const
	全域性記憶體匯流排寬度，單位為位

int	memoryClockRate () const
	峰值記憶體時鐘頻率，單位為千赫茲

size_t	memPitch () const
	記憶體複製允許的最大間距，單位為位元組

int	minorVersion () const
	次要計算能力版本

int	multiProcessorCount () const
	裝置上的多處理器數量

const char *	name () const
	標識裝置的 ASCII 字串。

int	pciBusID () const
	裝置的 PCI 匯流排 ID。

int	pciDeviceID () const
	裝置的 PCI 裝置 ID。

int	pciDomainID () const
	裝置的 PCI 域 ID。

void	queryMemory (size_t &totalMemory, size_t &freeMemory) const
	獲取裝置的空閒和總記憶體

int	regsPerBlock () const
	每個塊可用的 32 位暫存器數量

size_t	sharedMemPerBlock () const
	每個塊可用的共享記憶體，單位為位元組

bool	supports (FeatureSet feature_set) const
	提供 CUDA 功能支援的資訊。

size_t	surfaceAlignment () const
	表面對齊要求

bool	tccDriver () const
	如果裝置是使用 TCC 驅動的 Tesla 裝置，則為 true；否則為 false

size_t	textureAlignment () const
	紋理對齊要求

size_t	texturePitchAlignment () const
	繫結到帶間距記憶體的紋理引用的間距對齊要求

size_t	totalConstMem () const
	裝置上可用的常量記憶體，單位為位元組

size_t	totalGlobalMem () const
	裝置上可用的全域性記憶體，單位為位元組

size_t	totalMemory () const

bool	unifiedAddressing () const
	裝置與主機共享統一地址空間

int	warpSize () const
	warp（執行緒束）大小，單位為執行緒

詳細描述

提供查詢指定 GPU 屬性功能的類。

成員列舉文件

◆ ComputeMode

列舉 cv::cuda::DeviceInfo::ComputeMode

列舉器
ComputeModeDefault	預設計算模式（多個執行緒可以使用此裝置呼叫 cudaSetDevice）
ComputeModeExclusive	計算獨佔執行緒模式（一個程序中只有一個執行緒能夠使用此裝置呼叫 cudaSetDevice）
ComputeModeProhibited	計算停用模式（沒有執行緒能夠使用此裝置呼叫 cudaSetDevice）
ComputeModeExclusiveProcess	計算獨佔程序模式（一個程序中的多個執行緒能夠使用此裝置呼叫 cudaSetDevice）

建構函式 & 解構函式文件

◆ DeviceInfo() [1/2]

cv::cuda::DeviceInfo::DeviceInfo ( )

Python
	cv.cuda.DeviceInfo(		) ->	<cuda_DeviceInfo 物件>
	cv.cuda.DeviceInfo(	device_id	) ->	<cuda_DeviceInfo 物件>

為當前 GPU 建立 DeviceInfo 物件

◆ DeviceInfo() [2/2]

cv::cuda::DeviceInfo::DeviceInfo ( int device_id )

Python
	cv.cuda.DeviceInfo(		) ->	<cuda_DeviceInfo 物件>
	cv.cuda.DeviceInfo(	device_id	) ->	<cuda_DeviceInfo 物件>

建構函式。

引數

device_id CUDA 裝置從 0 開始的系統索引。

為指定裝置構造 DeviceInfo 物件。如果省略 device_id 引數，則為當前裝置構造一個物件。

成員函式文件

◆ asyncEngineCount()

int cv::cuda::DeviceInfo::asyncEngineCount ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.asyncEngineCount(		) ->	retval

非同步引擎數量

◆ canMapHostMemory()

bool cv::cuda::DeviceInfo::canMapHostMemory ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.canMapHostMemory(		) ->	retval

裝置可以透過 cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer 對映主機記憶體

◆ clockRate()

int cv::cuda::DeviceInfo::clockRate ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.clockRate(		) ->	retval

時鐘頻率，單位為千赫茲

◆ computeMode()

DeviceInfo::ComputeMode cv::cuda::DeviceInfo::computeMode ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.computeMode(		) ->	retval

計算模式

◆ concurrentKernels()

bool cv::cuda::DeviceInfo::concurrentKernels ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.concurrentKernels(		) ->	retval

裝置可能併發執行多個核函式

◆ deviceID()

int cv::cuda::DeviceInfo::deviceID ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.deviceID(		) ->	retval

返回 CUDA 裝置從 0 開始的系統索引。

◆ ECCEnabled()

bool cv::cuda::DeviceInfo::ECCEnabled ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.ECCEnabled(		) ->	retval

裝置啟用了 ECC 支援

◆ freeMemory()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::freeMemory ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.freeMemory(		) ->	retval

◆ integrated()

bool cv::cuda::DeviceInfo::integrated ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.integrated(		) ->	retval

裝置是整合顯示卡，而不是獨立顯示卡

◆ isCompatible()

bool cv::cuda::DeviceInfo::isCompatible ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.isCompatible(		) ->	retval

檢查 CUDA 模組和裝置的相容性。

如果 CUDA 模組可以在指定裝置上執行，則此函式返回 true。否則，它返回 false。

◆ kernelExecTimeoutEnabled()

bool cv::cuda::DeviceInfo::kernelExecTimeoutEnabled ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.kernelExecTimeoutEnabled(		) ->	retval

指定核函式是否有執行時限制

◆ l2CacheSize()

int cv::cuda::DeviceInfo::l2CacheSize ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.l2CacheSize(		) ->	retval

L2 快取大小，單位為位元組

◆ majorVersion()

int cv::cuda::DeviceInfo::majorVersion ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.majorVersion(		) ->	retval

主要計算能力版本

◆ maxGridSize()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxGridSize ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxGridSize(		) ->	retval

網格每個維度的最大尺寸

◆ maxSurface1D()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface1D ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurface1D(		) ->	retval

最大 1D 表面大小

◆ maxSurface1DLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface1DLayered ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurface1DLayered(		) ->	retval

最大 1D 分層表面尺寸

◆ maxSurface2D()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface2D ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurface2D(		) ->	retval

最大 2D 表面尺寸

◆ maxSurface2DLayered()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface2DLayered ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurface2DLayered(		) ->	retval

最大 2D 分層表面尺寸

◆ maxSurface3D()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface3D ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurface3D(		) ->	retval

最大 3D 表面尺寸

◆ maxSurfaceCubemap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxSurfaceCubemap ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurfaceCubemap(		) ->	retval

最大 Cubemap 表面尺寸

◆ maxSurfaceCubemapLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurfaceCubemapLayered ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxSurfaceCubemapLayered(		) ->	retval

最大 Cubemap 分層表面尺寸

◆ maxTexture1D()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1D ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture1D(		) ->	retval

最大 1D 紋理大小

◆ maxTexture1DLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DLayered ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture1DLayered(		) ->	retval

最大 1D 分層紋理尺寸

◆ maxTexture1DLinear()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DLinear ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture1DLinear(		) ->	retval

繫結到線性記憶體的 1D 紋理的最大大小

◆ maxTexture1DMipmap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DMipmap ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture1DMipmap(		) ->	retval

最大 1D mipmapped 紋理大小

◆ maxTexture2D()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2D ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture2D(		) ->	retval

最大 2D 紋理尺寸

◆ maxTexture2DGather()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DGather ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture2DGather(		) ->	retval

如果需要執行紋理聚集操作，則最大 2D 紋理尺寸

◆ maxTexture2DLayered()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DLayered ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture2DLayered(		) ->	retval

最大 2D 分層紋理尺寸

◆ maxTexture2DLinear()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DLinear ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture2DLinear(		) ->	retval

繫結到帶間距記憶體的 2D 紋理的最大尺寸（寬度、高度、間距）

◆ maxTexture2DMipmap()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DMipmap ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture2DMipmap(		) ->	retval

最大 2D mipmapped 紋理尺寸

◆ maxTexture3D()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture3D ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTexture3D(		) ->	retval

最大 3D 紋理尺寸

◆ maxTextureCubemap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTextureCubemap ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTextureCubemap(		) ->	retval

最大 Cubemap 紋理尺寸

◆ maxTextureCubemapLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTextureCubemapLayered ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxTextureCubemapLayered(		) ->	retval

最大 Cubemap 分層紋理尺寸

◆ maxThreadsDim()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsDim ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxThreadsDim(		) ->	retval

塊（block）每個維度的最大尺寸

◆ maxThreadsPerBlock()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsPerBlock ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxThreadsPerBlock(		) ->	retval

每個塊（block）的最大執行緒數

◆ maxThreadsPerMultiProcessor()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsPerMultiProcessor ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.maxThreadsPerMultiProcessor(		) ->	retval

每個多處理器最大駐留執行緒數

◆ memoryBusWidth()

int cv::cuda::DeviceInfo::memoryBusWidth ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.memoryBusWidth(		) ->	retval

全域性記憶體匯流排寬度，單位為位

◆ memoryClockRate()

int cv::cuda::DeviceInfo::memoryClockRate ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.memoryClockRate(		) ->	retval

峰值記憶體時鐘頻率，單位為千赫茲

◆ memPitch()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::memPitch ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.memPitch(		) ->	retval

記憶體複製允許的最大間距，單位為位元組

◆ minorVersion()

int cv::cuda::DeviceInfo::minorVersion ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.minorVersion(		) ->	retval

次要計算能力版本

◆ multiProcessorCount()

int cv::cuda::DeviceInfo::multiProcessorCount ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.multiProcessorCount(		) ->	retval

裝置上的多處理器數量

◆ name()

const char * cv::cuda::DeviceInfo::name ( ) const

標識裝置的 ASCII 字串。

◆ pciBusID()

int cv::cuda::DeviceInfo::pciBusID ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.pciBusID(		) ->	retval

裝置的 PCI 匯流排 ID。

◆ pciDeviceID()

int cv::cuda::DeviceInfo::pciDeviceID ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.pciDeviceID(		) ->	retval

裝置的 PCI 裝置 ID。

◆ pciDomainID()

int cv::cuda::DeviceInfo::pciDomainID ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.pciDomainID(		) ->	retval

裝置的 PCI 域 ID。

◆ queryMemory()

void cv::cuda::DeviceInfo::queryMemory	(	size_t &	totalMemory,
		size_t &	freeMemory ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.queryMemory(	totalMemory, freeMemory	) ->	無

獲取裝置的空閒和總記憶體

◆ regsPerBlock()

int cv::cuda::DeviceInfo::regsPerBlock ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.regsPerBlock(		) ->	retval

每個塊可用的 32 位暫存器數量

◆ sharedMemPerBlock()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::sharedMemPerBlock ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.sharedMemPerBlock(		) ->	retval

每個塊可用的共享記憶體，單位為位元組

◆ supports()

bool cv::cuda::DeviceInfo::supports ( FeatureSet feature_set ) const

提供 CUDA 功能支援的資訊。

引數

feature_set 要檢查的功能。參見 cuda::FeatureSet。

如果裝置具有指定的 CUDA 功能，則此函式返回 true。否則，它返回 false

◆ surfaceAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::surfaceAlignment ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.surfaceAlignment(		) ->	retval

表面對齊要求

◆ tccDriver()

bool cv::cuda::DeviceInfo::tccDriver ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.tccDriver(		) ->	retval

如果裝置是使用 TCC 驅動的 Tesla 裝置，則為 true；否則為 false

◆ textureAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::textureAlignment ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.textureAlignment(		) ->	retval

紋理對齊要求

◆ texturePitchAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::texturePitchAlignment ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.texturePitchAlignment(		) ->	retval

繫結到帶間距記憶體的紋理引用的間距對齊要求

◆ totalConstMem()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::totalConstMem ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.totalConstMem(		) ->	retval

裝置上可用的常量記憶體，單位為位元組

◆ totalGlobalMem()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::totalGlobalMem ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.totalGlobalMem(		) ->	retval

裝置上可用的全域性記憶體，單位為位元組

◆ totalMemory()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::totalMemory ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.totalMemory(		) ->	retval

◆ unifiedAddressing()

bool cv::cuda::DeviceInfo::unifiedAddressing ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.unifiedAddressing(		) ->	retval

裝置與主機共享統一地址空間

◆ warpSize()

int cv::cuda::DeviceInfo::warpSize ( ) const

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.warpSize(		) ->	retval

warp（執行緒束）大小，單位為執行緒

此類的文件是從以下檔案生成的

opencv2/core/cuda.hpp

公共型別

公共成員函式