如果您确实需要显式地在GPU上编写for循环(尽管这通常不是推荐的做法,因为它可能不如MATLAB内置函数高效),您可以使用parfor(但请注意,parfor主要用于多核CPU并行,而不是GPU),或者通过编写自定义的CUDA内核(这需要使用GPU Coder或MEX文件,并直接编写CUDA C代码)。 对于大多数情况,使用MATLAB的内置函数(如.^、sum等)...
4. 非常大的矩阵的运算可以用gpuArray（这个在matlab 深度学习工具箱中深有体会）5. 能用矩阵不要用c...
“D:\Program Files\MATLAB\R2014b\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\mexGPUExample.cu” 2 编写一个testMexCuda.m文件,内容如下: #设置环境变量 setenv(‘CUDA_PATH’, ‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5’); setenv(‘CUDA_BIN_PATH’,‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Com...
其实matlab也是可以进行混合编程的,使用mex命令编译,结合C语言程序的速度优势,或者调用特定的运行库,并行线程,增加运行核心与频率,加大内存等等,甚至还可以借助CUDA代码进行GPU加速。。 以及: 问题 我用matlab做了一个优化的程序,调用comsol来进行计算,但是运行时间较长,我用实验室的服务器进行计算,但是一晚过后matlab的...
Installing Prerequisite Productsww2.mathworks.cn/help/gpucoder/gs/install-prerequisites.html 随之而来的另一个好消息是,如果你的m代码有for循环,如果你要生成mex、动态库、静态库或者可执行文件,那R2021a默认会自动为这个for循环生成多线程(基于OpenMP),这样可以充分利用CPU多核加速。在之前的版本中要做到这一...
《加速MATLAB编程指南——CUDA实现》是2018年清华大学出版社出版的图书，作者是赵地。内容简介 MATLAB是广泛应用的算法开发语言之一。然而，MATLAB简单易用的特性与算法复杂性的矛盾，造成了各个领域的MATLAB程序运行缓慢。本书总结了作者多年来在算法开发工作中关于MATLAB程序加速的实战经验，系统地介绍了利用GPU计算能力和...
由于正常情况下,需要使用GPU来训练,因此需要在编译的过程中设置支持GPU。稍微复杂一些,设置编译过程如下: vl_compilenn('enableGPU',true, 'cudaMethod', 'nvcc', 'cudaRoot','/usr/local/cuda') 否则在不支持GPU的情况下,对一些模型的训练加载容易导致mexcuda无法工作的问题。
Compiler location: /usr/local/cuda-7.0/bin/nvcc Options file: /usr/local/MATLAB/R2015b/toolbox/distcomp/gpu/extern/src/mex/glnxa64/nvcc_g++.xml CMDLINE1 : /usr/local/cuda-7.0/bin/nvcc -c --compiler-options=-D_GNU_SOURCE,-DMATLAB_MEX_FILE -I"/usr/local/MATLAB/R2015b/extern/include...
装了visual studio 2015，可是在matlab中调用失败了。 >> mex -setup Error using mex No supported compiler or SDK was found. For options, visit http://www.mathworks.com/support/compilers/R2015a/win64.html. 尝试去装SDK，还是不行。下面介绍一个可行的方法，也许对你有用。 下载gnumex，地址：...
8.1 MATLAB MEX文件简介 186 8.2 在GPU上执行MATLAB MEX函数的步骤 191 8.3 示例：向量加法 198 8.4 示例：矩阵乘法 201 8.5 本章回顾 204 第9章 CUDA加速库 205 9.1 引言 205 9.2 cuBLAS 206 9.3 cuFFT 210 9.4 cuRAND 213 9.5 cuSOLVER 216 9.6 cuSPARSE 219 9.7 NPP 223 9...