步骤4:创建mex调用函数AddVetorsCuda.cpp。 #include"mex.h"#include"AddVectors.h"voidmexFunction(intnlhs,mxArray*plhs[],intnrhs,mxArray*prhs[]){if(nrhs!=2)mexErrMsgTxt("Invalid number of input arguments");if(nlhs!=1)mexErrMsgTxt("Invalid number of outputs");if(!mxIsSingle(prhs[0])&&!
利用MATLABcoder和GPUcoder生成c++代码和CUDA代码,并部署在NVIDIA Jetson TX2开发板上运行。1.利用NVIDIA SDK manager对TX2进行刷机,配置CUDA、cuDNN环境,并安装各种支持包;2.在主机上配置MATLAB环境,包括C++编译器、CUDA、cuDNN、TensorRT和openCV等;3.利用主机MATLAB中codegen函数,在TX2中生成CUDA和c++代码以及可执行文...
对输出参数的赋值与输入参数相同。 在完成了以上步骤之后即成功完成了matlab与cuda(c语言)的混合编程。
BUILD_DOCS,BUILD_EXAMPLES,BUILD_JAVA,BUILD_PACKAGE,BUILD_PERF_TESTS,BUILD_TESTS BUILD_opencv_apps,BUILD_opencv_cuda*,BUILD_opencv_cudev,BUILD_opencv_java,BUILD_opencv_js,BUILD_opencv_python*,BUILD_opencv_ts,BUILD_opencv_viz,BUILD_opencv_world under "OPENCV" group,这里需要提前下载好opencv_contrib,...
配置Matlab与CUDA，实现高效GPU计算，以下步骤详述具体操作。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...
3.1、将for_testing文件夹中的.h、.lib、.dll文件复制到项目中并和.h、.cpp、.cu(CUDA项目文件)放在一起 3.2、并将.h(ComputeC2_C5.h)文件添加到项目中 3.3、配置电脑系统环境变量和VS工程属性 1)在系统环境变量的Path中添加"Matlab安装目录\bin\win64;" ...
摘要:基于Matlab平台,采用有限元方法实现了对二维拉普拉斯(Laplace)方程在GPU平台上的加速.通过对物理问题的分析与物理模型的构建,完成总体CSR格式存储的刚度矩阵的生成;使用Matlab和CUDA混合编程,在Matlab平台上实现该有限元问题的并行加速;并结合CuBlas数值计算库采用PCG算法...
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...
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!