MATLAB可谓工程计算中的神器，一方面它自带丰富的函数库，另一方面它所有的数据都是内建的矩阵类型，最后画图也方便，因此解决一些小规模的计算问题如果对性能要求不高的话开发效率远大于C++ FORTRAN之类传统手段。不过受限于PC的计算能力，对于一些大规模数据处理它就力不从心了。还好最近Matlab开发了cuda的wrapper，计算能力因而上升了一个数量级。 那么怎样在MATLAB上做
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2023-09-15 17:47:10
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在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-07-12 14:08:05
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采用GPU加速时，如遇for循环，则很容易增加代码在GPU上运行的时间开销。在编程时，使用矩阵和向量操作或arrayfun,bsxfun,pagefun替换循环操作来向量化代码。1 arrayfun函数[A, B,...] = arrayfun(fun, C, ..., Name, Value)其中：1） fun是函数的句柄。 2） C和其他输入是包含函数fun所需输入的数组。每个数组必须具有相同
金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。那么，英伟达的GPU是如何加速计算呢？本系列将介绍GPU计算加速的一些基础知识：GPU硬件知识和基
在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-08-28 08:15:52
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【新智元导读】机器学习模型训练成本往往令普通人倍感头疼，动辄几十上百块泰坦，别说买，就是租都肉疼。近日，BigGAN作者之一在Github上放出了只需4-8块GPU就能训练的“改进版”BigGAN模型代码，可以说是穷人的福音。新模型使用PyTorch实现。机器学习模型训练是一个耗时费力的过程，而且随着人们对模型性能要求的提升，训练模型需要的计算力正以惊人的速度增长，堆叠高性能GPU进行数据训练几乎
以前使用matlab的时候，很多人都用过里面的并行工具箱，用的最多的应该就是parfor。实际上，matlab里面已经有不少工具箱里面都有了支持GPU加速的函数。使用matlab+GPU加速的前提是，机器必须安装了支持CUDA的显卡，而且CUDA驱动的版本在1.3以上。一些比较常用的函数例如fft，ifft，三角函数，相关函数xcorr以及常用的运算符等等都可以进行加速。方法也很简单，主要使用到g
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2023-08-01 23:10:46
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在机器学习领域，训练大型模型需要大量的计算资源，通常会花费很长时间来处理数据。为了加速模型的训练过程，可以利用GPU（图形处理器单元）来提高计算性能。GPU是一种高效的并行处理单元，适合处理大规模的矩阵计算和深度学习模型。
在本文中，我们将介绍如何利用GPU加速机器学习模型的训练过程，并解决一个实际问题。我们将使用Python中的TensorFlow库来构建一个简单的神经网络模型，并比较在CPU
# 使用MATLAB实现机器学习并利用GPU加速
在现代机器学习应用中，使用GPU来加速计算可以显著提高模型的训练速度。MATLAB提供了强大的工具箱，使得这一过程变得简单。以下是针对初学者的一套完整指南，帮助你了解如何在MATLAB中使用GPU进行机器学习。
## 整体流程
以下是使用MATLAB进行GPU加速的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始
Matlab本就擅长矩阵计算，其借助CUDA工具箱调用Nvidia GPU加速并行运算，可以起到如虎添翼的效果。今天给大家介绍一下CUDA的基础知识以及如何快速在Matlab中调用工具箱对程序进行加速。CUDA，Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构CUDA编程模型是将CPU作为主机，GPU作为协处理器或者叫设备，一般情况下，CPU负责进
随着深度学习的火热，对计算机算力的要求越来越高。从2012年AlexNet以来，人们越来越多开始使用GPU加速深度学习的计算。然而，一些传统的机器学习方法对GPU的利用却很少，这浪费了很多的资源和探索的可能。在这里，我们介绍一个非常优秀的项目——RAPIDS，这是一个致力于将GPU加速带给传统算法的项目，并且提供了与Pandas和scikit-learn一致的用法和体验，非常值得大家尝试。如果需要
我和滴滴云有一些合作，没有GPU的朋友可以前往滴滴云上购买GPU/vGPU/机器学习产品，记得输入AI大师码：1936，可享受9折优惠。GPU产品分时计费，比自己购买硬件更划算，请前往滴滴云官网
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金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。
将提高MATLAB运算速度的途径总结为以下几点：1. 硬件方面：CPU配置高一些；2. 利用Profiler评估程序，查找出函数花费时间较多的地方优化；3. 尽量少使用for或者while循环，而是向量化；4. 循环中，尽量将变量预配置，即预先开辟空间，减少循环内部的动态配置；5. 尽量使用MATLAB函数库中的自带函数；6. 尽量将需实现的独立功能编写成M函数，尽量少用M脚本文件；7. 将程序进
加速Matlab编程指南—持续更新加速Matlab编程指南（CUDA实现）为什么使用MATLABMATLAB程序的性能评估运行程序前的性能评估运行程序后的性能评估基于多核处理器的MATLAB程序加速利用MATLAB内置函数更高效的运算向量化编程有利于矩阵高效运算矩阵运算中，MATLAB要要求参与的数组应具有相同的大小。 加速Matlab编程指南（CUDA实现）本教程适用于具有一定Matlab编程
活动总结 2020年6月23日，省外返校学生陆陆续续返校中，我们有幸邀请到运载工程与力学学部、汽车工程学院的博士研究生姜凯师兄，分享对Matlab的运用心得。姜凯师兄的研究方向是车身轻量化技术，研究领域涉及到扩展的几何分析，以及碳纤维复材的多分辨率模拟，并且参加了X7R创新课题框架车身特性参数多目标优化项目。在研究过程中，姜凯师兄对Matlab也是运用自如。 内容回顾 姜凯师兄的
# 教你如何在Matlab中使用GPU加速进行深度学习
## 1. 流程概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装GPU支持的Matlab版本 |
| 2 | 检查GPU是否可用 |
| 3 | 配置GPU加速 |
| 4 | 编写深度学习代码 |
| 5 | 运行代码并检查GPU利用率 |
##
由于GPU近几年地迅速发展，GPU在多线程计算等方面逐渐超越CPU成为计算的主力军。而Matlab是常用的数学应用软件，现在讲解一下如何在Matlab中使用GPU加速计算 文章目录0. 必要条件1.给GPU传输数据1.1 CPU的数据复制到GPU1.2 直接在GPU上设置数据：2.数据在GPU上运算3.GPU数据回传4.使用技巧4.1 如果没有并行计算不建议使用GPU4.2 如果没有Nvidia显
# 使用MATLAB和GPU加速机器学习
随着数据量的不断增加，传统的机器学习算法面临着计算效率的挑战。在这种背景下，利用GPU（图形处理单元）加速机器学习算法成为了有效的解决方案。本文将通过一个具体示例，演示如何在MATLAB中利用GPU来运行机器学习模型。
## 问题背景
假设我们需要对一个大型数据集进行分类，比如手写数字识别数据集MNIST。这个数据集包含6万张训练图片和1万张测试图片
看点：TensorRT与Turing架构协同配合，能提供高达CPU服务器45倍的吞吐量。每天，数以万计的语音助手、翻译、推荐、视频管理、自动驾驶等各类新兴服务，都在以超快速度完成深度学习推理。用户会看重AI产品的实时性、高准确度，而对于开发者来说，要考虑到的因素更多，不仅要满足最终用户的需求，还要考虑成本、能效等因素，因而，能满足可编程性、低延迟、高准确度、高吞吐量、易部署的成套AI推理软硬件组合
如果当前matlab支持GPU，可直接在命令行输入 gpuDevice 查看GPU信息， methods('gpuArray')可查询支持GPU操作的函数，这里的GPU目前必须是N卡即nvidia的GPU ，需要提前安装GPU 驱动。1.使用GPU 运算的数据必须为GPU数据类型（除非GPU函数另有说明）2.标量，常数一般没有转移的必要3.只要GPU支持的函数使用GPU数据计算后的结果
原创
2021-07-09 18:13:53
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