cv::cuda::DeviceInfo 类参考

提供查询指定 GPU 属性功能的类。更多…

#include <opencv2/core/cuda.hpp>

cv::cuda::DeviceInfo 的协作图

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

公共成员函数
	DeviceInfo ()
	创建 DeviceInfo 对象用于当前 GPU
	DeviceInfo (int device_id)
	构造函数。
int	asyncEngineCount () const
	异步引擎数量
bool	canMapHostMemory () const
	设备可以使用 cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer 映射主机内存
int	clockRate () const
	时钟频率（千赫兹）
DeviceInfo::ComputeMode	computeMode () const
	计算模式
bool	concurrentKernels () const
	设备可以同时执行多个内核
int	deviceID () const
	返回 CUDA 设备的系统索引，从 0 开始。
bool	ECCEnabled () const
	设备已启用 ECC 支持
size_t	freeMemory () const
bool	integrated () const
	设备是集成的，而不是独立的
bool	isCompatible () const
	检查 CUDA 模块和设备兼容性。
bool	kernelExecTimeoutEnabled () const
	指定内核是否运行时间限制
int	l2CacheSize () const
	L2 缓存大小（字节）
int	majorVersion () const
	主计算能力
Vec3i	maxGridSize () const
	网格每个维度的最大尺寸
int	maxSurface1D () const
	最大 1D 表面尺寸
Vec2i	maxSurface1DLayered () const
	最大 1D 分层表面尺寸
Vec2i	maxSurface2D () const
	最大 2D 表面尺寸
Vec3i	maxSurface2DLayered () const
	最大 2D 分层表面尺寸
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 分层表面尺寸
int	maxTexture1D () const
	最大 1D 纹理尺寸
Vec2i	maxTexture1DLayered () const
	最大 1D 分层纹理尺寸
int	maxTexture1DLinear () const
	绑定到线性内存的 1D 纹理的最大尺寸
int	maxTexture1DMipmap () const
	最大 1D 逐级纹理尺寸
Vec2i	maxTexture2D () const
	最大 2D 纹理尺寸
Vec2i	maxTexture2DGather () const
	如果必须执行纹理收集操作，则为最大 2D 纹理尺寸
Vec3i	maxTexture2DLayered () const
	最大 2D 分层纹理尺寸
Vec3i	maxTexture2DLinear () const
	绑定到带步距内存的 2D 纹理的最大尺寸（宽度、高度、步距）
Vec2i	maxTexture2DMipmap () const
	最大 2D 逐级纹理尺寸
Vec3i	maxTexture3D () const
	最大 3D 纹理尺寸
int	maxTextureCubemap () const
	最大 Cubemap 纹理尺寸
Vec2i	maxTextureCubemapLayered () const
	最大 Cubemap 分层纹理尺寸
Vec3i	maxThreadsDim () const
	块的每个维度的最大尺寸
int	maxThreadsPerBlock () const
	每个块的最大线程数
int	maxThreadsPerMultiProcessor () const
	每个多处理器上的最大常驻线程数
int	memoryBusWidth () const
	全局内存总线宽度（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步距（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
	标识设备的 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（字节）
bool	supports (FeatureSet feature_set) const
	提供有关 CUDA 功能支持的信息。
size_t	surfaceAlignment () const
	表面对齐要求
bool	tccDriver () const
	如果设备是使用 TCC 驱动程序的 Tesla 设备，则返回 true，否则返回 false
size_t	textureAlignment () const
	纹理的对齐要求
size_t	texturePitchAlignment () const
	绑定到分页内存的纹理引用的分页对齐要求
size_t	totalConstMem () const
	设备上可用常量内存（以字节为单位）
size_t	totalGlobalMem () const
	设备上可用全局内存（以字节为单位）
size_t	totalMemory () const
bool	unifiedAddressing () const
	设备与主机共享统一地址空间
int	warpSize () const
	线程的 warp 大小

详细描述

提供查询指定GPU属性功能的类。

成员枚举文档

ComputeMode

枚举 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的 cudaSetDevice）
ComputeModeExclusive	计算独占线程模式（一个进程中只有一个线程能够使用此设备的 cudaSetDevice）
ComputeModeProhibited	禁止计算模式（任何线程都不能使用此设备的 cudaSetDevice）
ComputeModeExclusiveProcess	计算独占进程模式（一个进程中的多个线程可以使用此设备的 cudaSetDevice）

构造函数和析构函数文档

DeviceInfo() [1/2]

cv::cuda::DeviceInfo::DeviceInfo

(

)

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

创建 DeviceInfo 对象用于当前 GPU

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。

为指定的设备构造 DeviceInfo 对象。如果缺少 device_id 参数，则为当前设备构造一个对象。

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

时钟频率（千赫兹）

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

设备可以同时执行多个内核

deviceID()

int cv::cuda::DeviceInfo::deviceID

(

)

const

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

返回 CUDA 设备的系统索引，从 0 开始。

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，而不是独立的

isCompatible()

bool cv::cuda::DeviceInfo::isCompatible

(

)

const

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

检查 CUDA 模块和设备兼容性。

如果CUDA模块可以在指定设备上运行，则此函数返回true。否则，返回false。

kernelExecTimeoutEnabled()

bool cv::cuda::DeviceInfo::kernelExecTimeoutEnabled

(

)

const

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

指定内核是否运行时间限制

l2CacheSize()

int cv::cuda::DeviceInfo::l2CacheSize

(

)

const

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

L2 缓存大小（字节）

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尺寸

maxSurface1D()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface1D

(

)

const

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

最大 1D 表面尺寸

maxSurface1DLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxSurface1DLayered

(

)

const

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

最大 1D 分层表面尺寸

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 分层表面尺寸

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 分层表面尺寸

maxTexture1D()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1D

(

)

const

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

最大 1D 纹理尺寸

maxTexture1DLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DLayered

(

)

const

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

最大 1D 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 纹理的最大尺寸

maxTexture1DMipmap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture1DMipmap

(

)

const

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

最大 1D 逐级纹理尺寸

maxTexture2D()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2D

(

)

const

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

最大 2D 纹理尺寸

maxTexture2DGather()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DGather

(

)

const

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

如果必须执行纹理收集操作，则为最大 2D 纹理尺寸

maxTexture2DLayered()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DLayered

(

)

const

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

最大 2D 分层纹理尺寸

maxTexture2DLinear()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DLinear

(

)

const

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

绑定到带步距内存的 2D 纹理的最大尺寸（宽度、高度、步距）

maxTexture2DMipmap()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture2DMipmap

(

)

const

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

最大 2D 逐级纹理尺寸

maxTexture3D()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxTexture3D

(

)

const

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

最大 3D 纹理尺寸

maxTextureCubemap()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxTextureCubemap

(

)

const

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

最大 Cubemap 纹理尺寸

maxTextureCubemapLayered()

Vec2i cv::cuda::DeviceInfo::maxTextureCubemapLayered

(

)

const

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

最大 Cubemap 分层纹理尺寸

maxThreadsDim()

Vec3i cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsDim

(

)

const

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

块的每个维度的最大尺寸

maxThreadsPerBlock()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsPerBlock

(

)

const

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

每个块的最大线程数

maxThreadsPerMultiProcessor()

int cv::cuda::DeviceInfo::maxThreadsPerMultiProcessor

(

)

const

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

每个多处理器上的最大常驻线程数

memoryBusWidth()

int cv::cuda::DeviceInfo::memoryBusWidth

(

)

const

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

全局内存总线宽度（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步距（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

标识设备的 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	) ->	无

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（字节）

supports()

bool cv::cuda::DeviceInfo::supports

(

FeatureSet

feature_set

)

const

提供有关 CUDA 功能支持的信息。

参数

feature_set

要检查的功能。参见 cuda::FeatureSet。

如果设备具有指定CUDA功能，则此函数返回true。否则，返回false。

surfaceAlignment()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::surfaceAlignment

(

)

const

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

表面对齐要求

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，则返回 true，否则返回 false

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

绑定到分页内存的纹理引用的分页对齐要求

totalConstMem()

size_t cv::cuda::DeviceInfo::totalConstMem

(

)

const

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

设备上可用常量内存（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地址空间

warpSize()

int cv::cuda::DeviceInfo::warpSize

(

)

const

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

线程的 warp 大小

---

此类的文档是从以下文件生成的：

• opencv2/core/cuda.hpp