摘要：
为什么要使用共享内存呢，因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的，下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存（host memory） 和 设备内存（device memory），我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上，前面我们看到在计算开始之前，每次我们都要在device 阅读全文
摘要：
由上一节可知，在main函数中，cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的，这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid，每一个block里面有1个thread存在。那么这种选取有什么用意呢，如何针对自己的计算问题设置计算 阅读全文
摘要：
cuda作为gpu计算中的代表，拥有着超级高的计算效率，其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组，使用过MPI做并行计算的人们可能知道，所谓的并行计算，简单讲就是用多个U（计算单元）来完成一个U的计算任务，MPI中将其叫做核，我们知道一个cpu有一个或2，4，8个核，超级厉害的也就16个吧，原来人们 阅读全文
摘要：
过去一段时间忙于论文写作中，完全忘了cura-engine这回事了，其实也是觉得cura-engine在深入学习细节作用不大。于是在此开始新的学习，那就是cuda。 接下里大部分时间都会用在cuda学习中，最终的目标是将cuda用于质点生成程序中，并有很好的加速效果。 阅读全文
摘要：
目前，我们还在函数prepareModel中徘徊，因为这函数实在是太长了，近乎包含了整个数据处理过程。通过前面两篇，几何图形已经被导入到内存中，并且由一个simplemodel变成了一个optimizedmodel。现在程序拿起了屠刀，开始了切片过程。 通常来讲，在3D打印中所说的slicer过程包 阅读全文
摘要：
在函数prepareModel(SliceDataStorage& storage, const std::vector<std::string> &files)中，在读取文件过后，有一个很关键的步骤，就是优化模型操作，是通过class OptimizedModel的构造函数OptimizedMod 阅读全文
摘要：
cura-engine为开源3D打印软件cura的核心引擎代码，详细介绍参看github主页。现在学习的是一个简单版的https://github.com/repetier/CuraEngine，最新版https://github.com/Ultimaker/CuraEngine添加了很多功能，尤其 阅读全文