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        NVIDIA Performance Primitives (NPP) 是一个针对 NVIDIA GPU 优化的图像和信号处理函数库。以下是 NPP 库的入门介绍。

什么是 NPP 库？

NPP 是 NVIDIA 提供的 GPU 加速图像和信号处理库，包含:

• 4000+ 图像处理函数

• 500+ 信号处理函数

• 支持 8u/16u/16s/32s/32f 数据类型

• 支持 Windows/Linux 平台

安装 NPP

NPP 包含在 NVIDIA CUDA Toolkit 中，安装 CUDA Toolkit 后即可使用。

基本使用流程

1. 包含头文件:

   c

   #include <npp.h>

2. 分配 GPU 内存:

   c

   Npp8u* pDeviceSrc;
   cudaMalloc((void**)&pDeviceSrc, imageSize);

3. 调用 NPP 函数:

   c

   nppiFilter_8u_C1R(pDeviceSrc, srcStep, pDeviceDst, dstStep, oSizeROI, pMask, oMaskSize, oAnchor);

4. 释放资源:

   c

   cudaFree(pDeviceSrc);

常用功能模块

图像处理

• 颜色转换

• 滤波和卷积

• 几何变换

• 形态学操作

• 统计计算

• 阈值处理

信号处理

• 滤波

• 变换

• 统计

• 算术运算

简单示例

c

#include <npp.h>
#include <cuda_runtime.h>void simpleNPPExample() {int width = 640;int height = 480;size_t imageSize = width * height * sizeof(Npp8u);// 分配主机和设备内存Npp8u* pHostSrc = (Npp8u*)malloc(imageSize);Npp8u* pDeviceSrc;Npp8u* pDeviceDst;cudaMalloc((void**)&pDeviceSrc, imageSize);cudaMalloc((void**)&pDeviceDst, imageSize);// 初始化数据...// 拷贝数据到设备cudaMemcpy(pDeviceSrc, pHostSrc, imageSize, cudaMemcpyHostToDevice);// 定义ROINppiSize oSizeROI = {width, height};// 调用NPP函数 - 这里以简单的阈值处理为例Npp8u threshold = 128;nppiThreshold_GTVal_8u_C1R(pDeviceSrc, width, pDeviceDst, width, oSizeROI, threshold, 255);// 拷贝结果回主机cudaMemcpy(pHostSrc, pDeviceDst, imageSize, cudaMemcpyDeviceToHost);// 释放资源cudaFree(pDeviceSrc);cudaFree(pDeviceDst);free(pHostSrc);
}

学习资源

1. NPP 官方文档

2. CUDA Toolkit 中的示例代码

3. NVIDIA 开发者博客

注意事项

• 确保设备支持 CUDA

• 注意内存对齐要求

• 合理设置 ROI (Region of Interest)

• 错误处理很重要，检查 NPP 函数的返回值

NPP 库可以显著加速图像和信号处理任务，是 CUDA 开发者工具箱中的重要组成部分。