OpenCV CUDA模块设备层-----将指向共享内存（shared memory）的指针封装成一个 tuple函数smem_tuple()

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

OpenCV的cv::cudev模块中的一个用于 CUDA 编程的辅助函数，用于将指向共享内存（shared memory）的指针封装成一个tuple，便于在 CUDA核函数中使用。
将一个指向共享内存的指针打包成一个tuple类型，方便在CUDA设备端（device）传递多个共享内存指针。
它主要用于OpenCV内部实现一些并行化算法时，管理多个共享内存数组。、

函数原型

__device__ __forceinline__ tuple<volatile T0*> cv::cudev::smem_tuple 	( 	T0 *  	t0	) 	

参数

• t0 T0* 一个指向共享内存的指针

返回值

返回一个 tuple<volatile T0*>，即包含一个指向volatile T0类型的指针的元组。

代码示例

#include <opencv2/cudev/warp/reduce.hpp>    // 包含 smem_tuple
#include <thrust/tuple.h>                 // thrust::get
#include <iostream>

using namespace cv::cudev;

// 示例核函数：使用 smem_tuple 封装两个共享内存数组
__global__ void exampleKernel() {
    // 定义两个共享内存数组
    __shared__ float sharedFloats[128];
    __shared__ int   sharedInts[128];

    int tid = threadIdx.x;

    // 初始化共享内存
    sharedFloats[tid] = tid * 1.0f;
    sharedInts[tid] = tid;

    // 使用 OpenCV 的 smem_tuple 打包共享内存
    auto smem = smem_tuple(sharedFloats, sharedInts);

    // 通过 thrust::get 访问元组中的共享内存指针
    volatile float* fptr = thrust::get<0>(smem);
    volatile int* iptr   = thrust::get<1>(smem);

    // 在线程 0 上打印结果
    if (tid == 0) {
        for (int i = 0; i < 5; ++i) {
            printf("sharedFloats[%d] = %f, sharedInts[%d] = %d\n", i, fptr[i], i, iptr[i]);
        }
    }
}

int main() {
    // 启动核函数
    exampleKernel<<<1, 128>>>();
    cudaDeviceSynchronize();  // 等待 GPU 完成执行

    return 0;
}

运行结果

sharedFloats[0] = 0.000000, sharedInts[0] = 0
sharedFloats[1] = 1.000000, sharedInts[1] = 1
sharedFloats[2] = 2.000000, sharedInts[2] = 2
sharedFloats[3] = 3.000000, sharedInts[3] = 3
sharedFloats[4] = 4.000000, sharedInts[4] = 4