这个程序的输入参数是一个图像序列的文件名模式和输出的三维体数据的文件名。它首先使用VTK库中的vtkImageStack对象来创建一个空的图像堆栈。对于每个图像，它使用vtkImageReslice类将其大小和分辨率与第一个图像匹配，并将其添加到图像堆栈中。最后，它使用vtkImageAppendComponents类将图像堆栈中的所有图像组合成一个三维体数据，并使用vtkMetaImageWri

在使用分割算法对二维图像序列进行分割后，将分割后的二维图像按照分割前一样的Marching cube算法就能重建得到需要的三维面数据了吗？我会实践之后贴上代码。

而对于简单的参数模型，可以方便地建立模型与纹理空间的映射关系，例如。，例如，如果要实现重复纹理，只需通过 vtkTransformTextureCoords::SetScale()将纹理坐标每个方向进行放大，如由[0,1]变换到[0,101即可。而根据图形学三维空间变换容易实现模型空间到屏幕空间的变换，因此最终显示在计算机屏幕上的图像即是纹理映射后的结果。实现纹理映射主要是建立纹理空间与模型空间、

下图左边是一个非常简单的多层内存模型，只有寄存器/ cache/RAM。在这种简单模型结构下考虑优化GEBP，Cmc,n+=Amc,kcBkc,nCmc,n+=Amc,kcBkc,n，其中3个假设基于以上三点假设，上图中GEBP的RAM和cache之间的数据搬移开销为mckc+kcn+2mcnmemops而Cj:=ABj+Cj的计算量为2mckcnflops，那么计算量和数据搬移的比例。问题变成，

在VTK中多边形数据集是由顶点、多顶点、线、多线、多边形各三角带构成,多边形数据是非结构化的，并且多边形数据集的单元在拓扑维度上有多种变化，顶点、线和多边形构成了用来表达0、1和2维几何图形的基本要素的最小集合，同时用多顶点、多线和三角形带单元来提高效率和性能，特别是用一个三角形带表达N个三角形只需要用N+2个点，但是用传统的表达方法需要用3N个点。是排列在矩形方格中的点和单元的集合，线性网格的拓

CUDA缓存包括L1缓存和L2缓存。常规的路径是一级和二级缓存，需要使用常量和只读缓存的需要在代码中显式声明。但是提高性能，主要还是要取决于访问模式。控制全局加载操作是否通过一级缓存可以通过编译选项来控制，当然比较老的设备可能就没有一级缓存。编译器禁用一级缓存的选项是：1编译器启用一级缓存的选项是：1当一级缓存被禁用的时候，对全局内存的加载请求直接进入二级缓存，如果二级缓存缺失，则由DRAM完成请

省流：个人拿来使用。跑大语言模型就4090，便宜点就3090或3090ti。不跑大语言模型就4070ti，因为有12g显存，再便宜点就2080ti，因为有11g显存，再便宜点就3060，因为有12g显存。

因为GPU存在Host和Device内存，所以先申请host内存h_a,h_b，存放a，b的一维矩阵的内容（也可以生成随机数），并申请host内存h_c存放c的计算结果。如果没有block的概念，要同时进行同步、通信、协作时，整体的核心都要产生等待的行为，如要进行扩展时，扩展的越多等待也越多。block有多大，用blockDim表示它有多少个thread，具体分为blockDim.x，blockD

从高屋建瓴的视角看，一个曲面（surface）的表达有两种方式：参数化表达和隐式表达。parametric将二维参数域映射为三维的曲面 Ω→S,Ω⊂R2,S⊂R3 ，使用向量函数进行表达（vector-valued function，即函数的输出结果为一个向量，比如一个空间中的点坐标）。而implicit则是通过量值函数（scalar-valued function，函数输出为一个标量）进行表达，

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