cv::cuda::DeviceInfo 类参考

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#include <opencv2/core/cuda.hpp>

cv::cuda::DeviceInfo 的协作图

公共类型
enum	ComputeMode {   ComputeModeDefault ,   ComputeModeExclusive ,   ComputeModeProhibited ,   ComputeModeExclusiveProcess }

公共成员函数
	DeviceInfo ()
	为当前GPU创建 DeviceInfo 对象
	DeviceInfo (int device_id)
	构造函数。
int	asyncEngineCount () const
	异步引擎的数量
bool	canMapHostMemory () const
	设备可以使用 cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer 映射主机内存
int	clockRate () const
	千赫兹时钟频率
DeviceInfo::ComputeMode	computeMode () const
	计算模式
bool	concurrentKernels () const
	设备可以可能并发执行多个内核
int	deviceID () const
	返回以 0 开始于系统的 CUDA 设备索引。
bool	ECCEnabled () const
	设备已启用 ECC 支持
size_t	freeMemory () const
bool	integrated () const
	设备是集成的，而不是离散的
bool	isCompatible () const
	检查 CUDA 模块和设备的兼容性。
bool	kernelExecTimeoutEnabled () const
	指定内核是否有运行时间限制
int	l2CacheSize () const
	L2 缓存的大小（以字节为单位）
int	majorVersion () const
	主计算能力
Vec3i	maxGridSize () const
	网格每个维度的最大大小
int	maxSurface1D () const
	最大 1D 表面大小
Vec2i	maxSurface1DLayered () const
	最大 1D 分层表面维度
Vec2i	maxSurface2D () const
	最大 2D 表面维度
Vec3i	maxSurface2DLayered () const
	最大二维分层表面尺寸
Vec3i	maxSurface3D () const
	最大三维表面尺寸
int	maxSurfaceCubemap () const
	最大立方图表面尺寸
Vec2i	maxSurfaceCubemapLayered () const
	最大立方图分层表面尺寸
int	maxTexture1D () const
	最大一维纹理大小
Vec2i	maxTexture1DLayered () const
	最大一维分层纹理尺寸
int	maxTexture1DLinear () const
	绑定到线性内存的1D纹理的最大大小
int	maxTexture1DMipmap () const
	最大一维米柏拉纹理大小
Vec2i	maxTexture2D () const
	最大二维纹理尺寸
Vec2i	maxTexture2DGather () const
	如果必须执行纹理采集操作，最大二维纹理尺寸
Vec3i	maxTexture2DLayered () const
	最大二维分层纹理尺寸
Vec3i	maxTexture2DLinear () const
	绑定到对齐内存的二维纹理的最大尺寸（宽度、高度、间距）
Vec2i	maxTexture2DMipmap () const
	最大二维米柏拉纹理尺寸
Vec3i	maxTexture3D () const
	最大三维纹理尺寸
int	maxTextureCubemap () const
	最大立方图纹理尺寸
Vec2i	maxTextureCubemapLayered () const
	最大立方图分层纹理尺寸
Vec3i	maxThreadsDim () const
	每个维度中块的最大大小
int	maxThreadsPerBlock () const
	每个块中线程的最大数量
int	maxThreadsPerMultiProcessor () const
	每个多处理器的最大驻留线程数
int	memoryBusWidth () const
	全局内存总线宽度（以位为单位）
int	memoryClockRate () const
	峰值内存时钟频率（千赫兹）
size_t	memPitch () const
	内存复制允许的最大间距（字节）
int	minorVersion () const
	次要计算能力
int	multiProcessorCount () const
	设备上的多处理器数量
const char *	name () const
	识别设备的ASCII字符串。
int	pciBusID () const
	设备的PCI总线ID。
int	pciDeviceID () const
	设备的PCI设备ID。
int	pciDomainID () const
	设备的PCI域ID。
void	queryMemory (size_t &totalMemory, size_t &freeMemory) const
	获取空闲和总设备内存
int	regsPerBlock () const
	每个块可用的32位寄存器
size_t	sharedMemPerBlock () const
	每个块可用的共享内存（以字节为单位）
bool	supports (FeatureSet feature_set) const
	提供关于CUDA功能支持的信息。
size_t	surfaceAlignment () const
	表面的对齐要求
bool	tccDriver () const
	如果设备是使用TCC驱动程序的Tesla设备，则为真，否则为假
size_t	textureAlignment () const
	纹理的对齐要求
size_t	texturePitchAlignment () const
	绑定到对齐内存的纹理引用的对齐要求
size_t	totalConstMem () const
	可在设备上提供的常量内存（以字节为单位）
size_t	totalGlobalMem () const
	设备上可用的全局内存（以字节为单位）
size_t	totalMemory () const
bool	unifiedAddressing () const
	设备与主机共享统一的地址空间
int	warpSize () const
	线程大小（以线程为单位）

详细描述

提供查询指定GPU属性的功能的类。

成员枚举文档

ComputeMode

enum cv::cuda::DeviceInfo::ComputeMode

枚举器
ComputeModeDefault	默认计算模式（多个线程可以使用此设备上的cudaSetDevice）
ComputeModeExclusive	计算独占线程模式（一个进程中的单个线程将能够使用此设备上的cudaSetDevice）
ComputeModeProhibited	计算禁止模式（没有线程可以使用此设备上的cudaSetDevice）
ComputeModeExclusiveProcess	计算独占进程模式（一个进程中的多个线程将能够使用此设备上的cudaSetDevice）

构造函数  析构函数文档

DeviceInfo() [1/2]

cv::cuda::DeviceInfo::DeviceInfo

(

)

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

为当前GPU创建 DeviceInfo 对象

DeviceInfo() [2/2]

cv::cuda::DeviceInfo::DeviceInfo

(

int

device_id

)

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

构造函数。

参数

device_id

CUDA设备的系统索引，从0开始。

为指定设备构建DeviceInfo对象。如果省略device_id参数，则为当前设备构建对象。

成员函数文档

asyncEngineCount()

int cv::cuda::DeviceInfo::asyncEngineCount

(

)

const

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

异步引擎的数量

canMapHostMemory()

bool cv::cuda::DeviceInfo::canMapHostMemory

(

)

const

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

设备可以使用 cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer 映射主机内存

clockRate()

int cv::cuda::DeviceInfo::clockRate

(

)

const

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

千赫兹时钟频率

computeMode()

DeviceInfo::ComputeMode cv::cuda::DeviceInfo::computeMode

(

)

const

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

计算模式

concurrentKernels()

bool cv::cuda::DeviceInfo::concurrentKernels

(

)

const

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

设备可以可能并发执行多个内核

deviceID()

int cv::cuda::DeviceInfo::deviceID

(

)

const

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

返回以 0 开始于系统的 CUDA 设备索引。

ECCEnabled()

bool cv::cuda::DeviceInfo::ECCEnabled

(

)

const

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

设备已启用 ECC 支持

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

设备是集成的，而不是离散的

isCompatible()

bool cv::cuda::DeviceInfo::isCompatible

(

)

const

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

检查 CUDA 模块和设备的兼容性。

该函数返回真表示CUDA模块可以在指定的设备上运行，否则返回假。

kernelExecTimeoutEnabled()

bool cv::cuda::DeviceInfo::kernelExecTimeoutEnabled

(

)

const

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

指定内核是否有运行时间限制

l2CacheSize()

int cv::cuda::DeviceInfo::l2CacheSize

(

)

const

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

L2 缓存的大小（以字节为单位）

majorVersion()

int cv::cuda::DeviceInfo::majorVersion

(

)

const

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

主计算能力

maxGridSize()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxGridSize

(

)

const

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

网格每个维度的最大大小

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 分层表面维度

maxSurface2D()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface2D

(

)

const

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

最大 2D 表面维度

maxSurface2DLayered()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface2DLayered

(

)

const

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

最大二维分层表面尺寸

maxSurface3D()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface3D

(

)

const

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

最大三维表面尺寸

maxSurfaceCubemap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxSurfaceCubemap

(

)

const

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

最大立方图表面尺寸

maxSurfaceCubemapLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurfaceCubemapLayered

(

)

const

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

最大立方图分层表面尺寸

maxTexture1D()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1D

(

)

const

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

最大一维纹理大小

maxTexture1DLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DLayered

(

)

const

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

最大一维分层纹理尺寸

maxTexture1DLinear()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DLinear

(

)

const

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

绑定到线性内存的1D纹理的最大大小

maxTexture1DMipmap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DMipmap

(

)

const

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

最大一维米柏拉纹理大小

maxTexture2D()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2D

(

)

const

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

最大二维纹理尺寸

maxTexture2DGather()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DGather

(

)

const

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

如果必须执行纹理采集操作，最大二维纹理尺寸

◆ maxTexture2DLayered()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DLayered

(

)

const

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

最大二维分层纹理尺寸

maxTexture2DLinear()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DLinear

(

)

const

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

绑定到对齐内存的二维纹理的最大尺寸（宽度、高度、间距）

maxTexture2DMipmap()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DMipmap

(

)

const

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

最大二维米柏拉纹理尺寸

maxTexture3D()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture3D

(

)

const

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

最大三维纹理尺寸

maxTextureCubemap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTextureCubemap

(

)

const

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

最大立方图纹理尺寸

maxTextureCubemapLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTextureCubemapLayered

(

)

const

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

最大立方图分层纹理尺寸

maxThreadsDim()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsDim

(

)

const

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

每个维度中块的最大大小

maxThreadsPerBlock()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsPerBlock

(

)

const

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

每个块中线程的最大数量

maxThreadsPerMultiProcessor()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsPerMultiProcessor

(

)

const

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

每个多处理器的最大驻留线程数

memoryBusWidth()

int cv::cuda::DeviceInfo::memoryBusWidth

(

)

const

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

全局内存总线宽度（以位为单位）

memoryClockRate()

int cv::cuda::DeviceInfo::memoryClockRate

(

)

const

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

峰值内存时钟频率（千赫兹）

memPitch()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::memPitch

(

)

const

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

内存复制允许的最大间距（字节）

minorVersion()

int cv::cuda::DeviceInfo::minorVersion

(

)

const

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

次要计算能力

multiProcessorCount()

int cv::cuda::DeviceInfo::multiProcessorCount

(

)

const

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

设备上的多处理器数量

name()

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

(

)

const

识别设备的ASCII字符串。

pciBusID()

int cv::cuda::DeviceInfo::pciBusID

(

)

const

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

设备的PCI总线ID。

pciDeviceID()

int cv::cuda::DeviceInfo::pciDeviceID

(

)

const

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

设备的PCI设备ID。

pciDomainID()

int cv::cuda::DeviceInfo::pciDomainID

(

)

const

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

设备的PCI域ID。

queryMemory()

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

Python
	cv.cuda.DeviceInfo.queryMemory(	totalMemory, freeMemory	) ->	None

获取空闲和总设备内存

regsPerBlock()

int cv::cuda::DeviceInfo::regsPerBlock

(

)

const

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

每个块可用的32位寄存器

sharedMemPerBlock()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::sharedMemPerBlock

(

)

const

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

每个块可用的共享内存（以字节为单位）

supports()

bool cv::cuda::DeviceInfo::supports

(

FeatureSet

feature_set

)

const

提供关于CUDA功能支持的信息。

参数

feature_set

检查的特性。请参阅cuda::FeatureSet。

此函数如果设备具有指定的CUDA特性则返回true。否则返回false

surfaceAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::surfaceAlignment

(

)

const

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

表面的对齐要求

tccDriver()

bool cv::cuda::DeviceInfo::tccDriver

(

)

const

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

如果设备是使用TCC驱动程序的Tesla设备，则为真，否则为假

textureAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::textureAlignment

(

)

const

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

纹理的对齐要求

texturePitchAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::texturePitchAlignment

(

)

const

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

绑定到对齐内存的纹理引用的对齐要求

totalConstMem()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::totalConstMem

(

)

const

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

可在设备上提供的常量内存（以字节为单位）

totalGlobalMem()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::totalGlobalMem

(

)

const

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

设备上可用的全局内存（以字节为单位）

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

设备与主机共享统一的地址空间

warpSize()

int cv::cuda::DeviceInfo::warpSize

(

)

const

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

线程大小（以线程为单位）

---

该类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/core/cuda.hpp