C[i] = A[i] + B[i]; } void addVectors(float* A,float* B,float* C,int size){ float* devPtrA = 0, *devPtrB = 0, *devPtrC = 0; cudaMalloc(&devPtrA,sizeof(float) * size); cudaMalloc(&devPtrB,sizeof(float) * size); cudaMalloc(&devPtrC,sizeof(float) * size); cudaM...
1)对现有Matlab代码的简单改写,调用Matlab中支持CUDA的函数进行加速。 2)将C语言的CUDA函数封装成库,在Matlab中进行调用。 前者简单方便,效率低;后者效率高,稍微麻烦。 一、matlab中直接的gpu加速计算 matlab中直接做GPU计算分为三个步骤。 (1)数据的初始化 使用gpuArray()则可生成gpu端数据,a=gpuArray(b),即...
4、编写代码 代码(.cu文件是CUDA项目的文件,和.cpp文件类似,一样可以使用): #pragmaonce#pragmacomment(lib,"mclmcrrt.lib")//MATLAB中的库文件#pragmacomment(lib,"ComputeC2_C5.lib")//必须要链接ComputeC2_C5.lib库才能正常编译运行#include"mclcppclass.h"//使用mwArray类的头文件#include"ComputeC2_C5.h...
https://cmake.org/download/ 编译 下载如下的cmake(含有cmake-gui.exe) 之后对opencv进行编译,这里configure选择visual studio 15 2017 win64 取消选择: BUILD_DOCS,BUILD_EXAMPLES,BUILD_JAVA,BUILD_PACKAGE,BUILD_PERF_TESTS,BUILD_TESTS BUILD_opencv_apps,BUILD_opencv_cuda*,BUILD_opencv_cudev,BUILD_opencv_...
对于一些复杂的无法用matlab内部函数进行GPU加速的代码,Matlab还提供了一个更强大的工具,就是调用.cu文件。matlab+c混合编程把.c,.cc,.cpp等文件编译为能够使用的mex文件。对于CUDA程序.cu,matlab也提供了一套方法来调用,最终编译成.ptx文件。需要了解的请自行搜索查找方法。
选用Matlab R2023b版本，Windows 11操作系统，搭配RTX 3060笔记本GPU，参考《GPU与MATLAB混合编程》一书。Matlab的Executable (MEX)功能，允许直接使用C/C++和Fortran代码，C/C++编写函数则为c-mex文件。安装C/C++编译器，参考Matlab官方支持的编译器列表。选择VS 2019作为首选，可访问其下载页面。安装CUDA ...
用Matlab与C/C++混合编程,采用动态链接库的方式产生可以供Matlab调用的.dll文件。该方法使用CUDAC/C++语言编写在GPU上执行的代码,将之编译成.dll文件,然后使用C/C++语言编写mexFunction函数,在函数中加载使用CUDA的.dll文件,使用Matlab或者VC++编译mexFunction为另一个.dll文件。最后在Matlab中调用含有mexFunction的.dll...
https://pan.baidu.com/s/1Pu5Oc0comqLjpQQebndUNg?pwd=1234 本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；然后介绍了MATLAB和计算统一设备架（CUDA）配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库...
对于一些复杂的无法用matlab内部函数进行GPU加速的代码,Matlab还提供了一个更强大的工具,就是调用.cu文件。matlab+c混合编程把.c,.cc,.cpp等文件编译为能够使用的mex文件。对于CUDA程序.cu,matlab也提供了一套方法来调用,最终编译成.ptx文件。需要了解的请自行搜索查找方法。©...
当使用了矢量化和混合编程等方法,仍然对运行速度不够满意?还可以通过mex调用GPU运算,此时的运算速度会有极大的提升。下一篇笔记就是关于如何利用MATLAB编写CUDA代码,并在GPU上运行例子中的“dkfunction”。 最后,谢谢观看!