遥感影像是非常大的，有时候仅使用CPU处理起来很慢，特别是针对批处理的时候，那么我们可以试试CUDA多线程处理影像，使用的是Numba包。首先我先介绍一下GPU的结构吧。

1.GPU结构

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图-1 整个GPU的结构

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图-2 CPU与GPU结构比较

cpu是用作通用计算的，而gpu是异构计算，gpu主要是用作图像的处理（毕竟一般把他叫显卡），而且GPU长的也像矩阵。。。实际上cpu计算核心是非常小的，里面大部分都是缓存。

关于GPU：

GPU结构与通用处理器不同，这儿有几个核心概念：grid、block、thread，一个grid分为多个block，而一个block分为多个thread（计算核心数）。每个block包括共享缓存以及每个线程的独享缓存。

下面就看看如何使用基础的CUDA加速吧~

import cv2
import numpy as np
from numba import cuda
import time
import math
import rasterio


@cuda.jit                             # 申明使用cuda
def process_gpu(img,channels):
    tx = cuda.blockIdx.x*cuda.blockDim.x+cuda.threadIdx.x
    ty = cuda.blockIdx.y*cuda.blockDim.y+cuda.threadIdx.y
    for c in range(channels):
        color = img[tx,ty][c]*2.0+30

def process_cpu(img,dst):
    rows,cols,channels = img.shape
    dst = img*20.0+30

path_2 = r'E:sentinel4_area_2airborngf_dom_xian80_49N_Clip_02m.tif'
img_2_src = rasterio.open(path_2)
imgs = img_2_src.read()

channels,rows,cols = imgs.shape
img = imgs.reshape(channels,rows,cols)
dst_cpu = img.copy()
dst_gpu = img.copy()
    
start_cpu = time.time()
process_cpu(img,dst_cpu)
end_cpu = time.time()
time_cpu = (end_cpu - start_cpu)
print('cpu process time：'+str(time_cpu))

## GPU
dImg = cuda.to_device(img)
threadsperblock = (16,16)
blockspergrid_x = int(math.ceil(rows/threadsperblock[0]))
blockspergrid_y = int(math.ceil(cols/threadsperblock[1]))
blockspergrid   = (blockspergrid_x, blockspergrid_y)
cuda.synchronize()                # 同步
start_gpu = time.time()
process_gpu[blockspergrid,threadsperblock](dImg,channels)
end_gpu = time.time()
cuda.synchronize()                  #同步
     
dst_gpu = dImg.copy_to_host()

time_gpu = (end_gpu - start_gpu)
print('gpu process time：'+str(time_gpu))

注：依据NVIDIA官方沙龙学习得到

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