CV-CUDA可以支持Volta、Turing、Ampere等GPU架构，并针对不同架构GPU的特点，在CUDA kernel层面进行了性能上的高度优化，可在云服务场景中规模化部署。

Apr 9, 2019 · 在本人所从事的图像处理领域，在一些大图像的处理上（4K以上图像），仅仅依靠CPU进行计算已经完全无法满足工程项目所要求的运行时间，这时候我们就需要利用CUDA对代码进行加速。 本文以一个8000*1000图像为例，进行代码实践。 任务要求

OpenCV CUDA 函数返回cv2.cuda_GpuMat (GPU矩阵)，因此每个结果都可以在用户不必重新上传的情况下进行操作。 让我们把图像从RGB转换成BGR (OpenCV格式)，然后调整大小。

于浙江大学取得硕士学位后，2020 年加入 NVIDIA，主要从事计算机视觉领域的算法加速工作，以及 PyTorch 模型转 TensorRT 编译工具 Torch-Tensor 的开发工作。 作为 CV-CUDA 项目的主要开发人员，负责了 CV-CUDA 项目背景调研以及早期算子的开发优化工作。

Nov 18, 2023 · CV-CUDA是为了加速图片处理而提出的一个框架，通过充分利用显卡的并行计算优势来实现加速。 我们使用CV-CUDA时，主要围绕 nvcv::Tensor 数据类型来写代码。

Sep 23, 2022 · 在对CUDA的kernel函数有了一定了解之后，就可以对图像进行多线程加速计算，下面是我在CPU和GPU上各自遍历一张图像，对比两者的性能差异。

May 8, 2020 · 最近课程里面有用到 NVIDIA CUDA 框架进行并行编程，实现了一些非常基本的图像处理的操作。 使用 CUDA 实现的并行加速能够极大的提升图像处理的效率，这也是为什么近几年的深度学习框架都要依托于 CUDA 进行计算加速。

Sep 14, 2022 · OpenCV CUDA函数返回cv2.cuda_GpuMat (GPU矩阵)，因此每个结果都可以在用户不必重新上传的情况下进行操作。 让我们把图像从RGB转换成BGR (OpenCV格式)，然后调整大小；

Jan 11, 2023 · NVIDIA 携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA，它们能高效地运行在 GPU 上，算子速度能达到 OpenCV（运行在 CPU）的百倍左右。

Oct 4, 2023 · 为了解决这个问题，OpenCV可以与CUDA（Compute Unified Device Architecture）一起使用，以加速处理和保存图像。 CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它利用图形处理器（GPU）的强大计算能力来加速计算任务。