MATLAB中的代码优化MATLAB中的代码优化有两种重要的方法：预分配组和向量化循环。我们举一个简单的例子来看，创建一个MATLAB函数来计算f(x) = sin(x / 100π)：function y = sinfun1(M)
x = 0: M - 1;
for k = 1: numel(x)
y(k) = sin(x(k) / (100 * pi));
end这里 我们使用函数ti
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
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2024-03-26 07:46:35
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本文只是对于多核CPU运行单一程序的优化，以及简单的GPU运算（非CUDA） 部分内容引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b597bfb01018wa5.html 并行化计算通过client-workers体系，client负责分发任务，workers(数量等于CPU核数)负责完成任务1、使用parfor循环parfor循环把变量分为五类：循环变量*、广播变量、临
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2024-06-12 22:36:12
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1 背景题主需要训练caffe的matlab接口的代码，因此就开始在ubuntu下面折腾的历程，记录一下在ubuntu下面编译caffe的matlab接口中遇到的各种问题及解决办法，防止下次遗忘，也希望可以帮助到有需要的朋友。2 下载caffe源码,配置Makefile.config题主选择CaffeMex_v2git clone https://github.com/liuyuisanai/Ca
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2024-08-07 16:54:49
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考古了一篇14年文章的代码，看人家的代码，又学到了一些新技能，记录一下。1，mkdir函数 mkdir folderName 创建文件夹 folderName。如果 folderName 存在，则 MATLAB® 发出警告。如果操作失败，则 mkdir 会向命令行窗口发出错误。2，system函数 执行操作系统命令并返回输出。3，几个matlab常见变量 date，记录日期的变量 clock，获取
for循环用来重复指定次数，由于for、循环变量、end组成例1：for i = 1:5 %i为循环变量
fprintf('the value is:%f',i)
end以下为输出结果： 上面的输出结果没有换行，%f和%f\n的区别就在于%f\n多了个换行，%f指的是可以输出后面想要输出的变量，\n就是换行的意思。因而%f\n表示输出后面的变量且换行：for i = 1:5
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2024-03-20 07:41:44
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深度学习是一种强大的机器学习技术，它已经在许多领域取得了巨大的成功。然而，由于深度学习模型的复杂性和大规模的数据处理需求，传统的计算机往往无法满足深度学习任务的需求。为了解决这个问题，许多研究者开始开发使用GPU进行深度学习的方法。
GPU（图形处理器）是一种高度并行的硬件设备，适用于处理大规模的数据并执行高性能的计算任务。相比于传统的CPU，GPU在计算速度和能力方面具有明显的优势。因此，使用
原创
2023-12-24 03:42:20
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循环结构 1．for语句 for语句的格式为： for 循环变量=表达式1:表达式2:表达式3 循环体语句 end 其中表达式1的值为循环变量的初值，表达式2的值为步长，表达式3的值为循
FOR 循环在for和end语句之间的{commands}按数组中的每一列执行一次。在每一次迭代中，x被指定为数组的下一列，即在第n次循环中，x=array(:, n)。如» for n=1:10 x(n)=sin(n*pi/10);&
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2024-10-12 09:52:24
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一、系统配置：操作系统：Microsoft Windows [版本 10.0.17763.529] Matlab版本：Matlab 2017b 64位 CUDA版本：CUDA 10 VS版本：Visual Studio 2017（以下简称VS2017） GPU：RTX 2070二、应用场景描述： 最近在探索学习Matlab + C/C++ + GPU联合编程。该编程方法，依靠Matlab平台编写
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2023-10-13 14:46:19
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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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2023-08-28 08:15:52
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提高matlab代码的执行效率，是很多码农们的迫切愿望和需求。最重要的当然是好的代码结构，向量化的语言的高效性是for循环拍马也赶不上的。但是，现实中很多时候我们是需要使用到for循环的，为此可以使用matlab的并行计算来提高代码执行效率。并行计算的原理就是将代码分配到多个处理器中进行运算。例如8核的机器，就可以同时调动8个处理器来运算。不过为了在运算时你不至于太无聊，还是留下一个给
向量化。养成看到for就浑身不舒服的本能反应。矩阵如果太大了会爆内存则千万别向量化，老老实实用循环吧。有些3-4纬的矩阵，用循环处理起来甚至快一些。循环竖着走比横着走快。不少内置函数都有大量的error check。直接用profiler找出真正干活的。不少内置函数在网上都有人提供了更快的版本的，当然功能弱一些，正好符合提速的需求。视情况，有时可以把变量强行变成single,速度暴增。利用copy
# 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 |
##
原创
2024-03-12 04:50:48
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经常用matlab处理大型数据，有时某些数据处理起来可能要几天甚至更久。如果算法已经到最优，那么提高速度的最后方法就是从硬件下手了。在这个什么都开始并行的年代，matlab也提供了并行计算的功能，甚至能用GPU加速。matlab貌似在2010a开始支持并行计算，引入了一个工具箱，叫做parallel computing toolbox.它的使用方法，可以从matlab的帮助获得。我现在
如何在MATLAB上使用GUP加速跑代码CPU和GPU的主要区别查看CUDA版本并下载安装怎么检查CUDA是否安装成功确认MATLAB与cuda对应版本在MATLAB查看GPU版本测试gpu在MATLAB上跑代码Matlab 有时候在使用GPU加速为什么速度慢 近几年来AMD的CPU性价比很高，但还是推荐使用Intel的CPU。因为Intel在科学计算的积淀很深，MATLAB使用的是Intel
目录一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件2、待编译程序的程序入口函数mexFunction3、参数传递方法二、使用Matlab编译CUDA工程并调用1、mexcuda编译指令2、参考文章： 一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件在项目中添加新建项 mexFunction.h，头文件内容如下#ifndef _mexFun
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2024-03-01 15:42:49
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Matlab 并行编程——CUDAhttp://163n.blog.163.com/blog/static/560355522010111083613574/GPUArrayMATLAB中的GPUArray表示存储在GPU上的数据。使用gpuArray函数可以将数据从MATLAB工作空间传送到GPU。例如：A = data(10);G = gpuArray(A);gather执行以上语句后，G 就
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2023-09-07 19:51:03
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总记：无论使用Python+Tensorflow还是MATLAB进行并行卷积运算，都有必要使用GPU进行加速，而GPU加速的前提是电脑装有Nvidia显卡。以本人使用的笔记本电脑为例，显卡为NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，硬件算力5.1，符合要求。因此，此笔记主要介绍CUDA和CUDNN的安装。步骤1：安装C或C++编译器 由于并行计算涉及底层硬件加速，必然用到C或C++，因此
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2023-12-18 15:48:11
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1、GPU与CPU结构上的对比2、GPU能加速我的应用程序吗？3、GPU与CPU在计算效率上的对比4、利用Matlab进行GPU计算的一般流程5、GPU计算的硬件、软件配置5.1 硬件及驱动5.2 软件6、示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比1、GPU与CPU结构上的对比原文：Multicore machines and hyper-threading technology h
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2024-04-25 11:04:51
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