gpuArray MATLAB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); 执行以上语句后，G 就是一个MATLAB GPUArray对象了。 gather 当GPU运行完程序后
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2024-06-18 09:48:38
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第一篇一面 120 分钟 电话面试，先发了 Codeshare 的链接手撕代码，40 分钟做两道题：1. 字符串排序，数字>小写字母>大写字母，同类字符的相对顺序不能变，要求额外空间复杂度 O(1)。2. 二叉搜索树找第 K 大的节点。自我介绍。项目介绍，我是通信专业的，项目都是5G相关的，就简单说了一下。计算机网络： 1. TCP 和 UDP 的区别2. T
基本思路：三元组方法：主要的特点就是最后的结果矩阵均由三元组的形式来表达，调用函数再以矩阵形式输出（1）稀疏矩阵加法（下图参考懒猫老师《数据结构》课程相关笔记）如果两个矩阵中的元素相加不为0时，才调用添加元素函数添加到和矩阵三元组中（最后的和矩阵也是一个三元组）（2）稀疏矩阵乘法 同样，在进行稀疏矩阵的乘法运算时，计算结果矩阵的元素时，要前两个矩阵在该位置的和不为0，才调用添加元素函数添
1 矩阵稀疏矩阵稀疏矩阵的定义：对于那些零元素远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。稀疏矩阵的压缩存储由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 （1）稀疏矩阵的顺序存储及相关操作常用的稀疏矩阵顺序存储方法有三元组表示法和伪地址表示法。三元组表示法三元组数据结构为一个长度为n，表内每个元素都有3个分量
1. 原理figure如同一张画布，axes是坐标轴用来控制所画图的位置和大小。在matlab的帮助文档中Graphics->Formatting and Annotation->Coordinate System->Properties->Axes Properties有axes的属性，在Location and Size中可以看到主要有：PositionTightIns
matlab中的运算和操作主要是以数组为对象的， 数组又包括：数值数组、字符数组、元胞数组等。一、数值数组的建立：1. 直接输入法：逗号：用来分开数组中的行元素。（可用空格代替）分号：用来将数组中的行分开。 （可用回车键代替）中括号[ ]：界定数组的首与尾。a=[1,2,3,8,-1]，
b=[1;2;3;8;-1],
A= [2,4,1;0,-2,4;2,4,6]2.通过数组编辑器生成矩阵 &
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2024-09-18 21:27:41
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数组 矩阵 定义方法:按行输入矩阵元素构造矩阵冒号运算符构造向量和矩阵 x= 1：10 ---> 相当于 x = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 y= 1：2：10
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2024-03-27 11:58:00
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1 并行问题的由来——从抛硬币说起 举个简单的例子：抛100次硬币统计正面向上的次数。我们可以拿一个硬币重复地抛100次。但有人嫌麻烦，就想能不能再叫一个人带另外一个硬币过来，两个人同时抛，这样每个人就能只抛50次了，节约了时间，并行的思想初现。问题来了，必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致性，才能确保该并行试验的完备性。那么怎么能
1、matlab中的乘除法1.数字之间相乘/相除>> a=3; >> b=4;（1）相乘（*与.*没区别）：>> a*b ans = 12 >> a.*b ans = 12（2）相除（/与./没区别）：>> a=3; >> b=4; >> a/b ans =
目录1. 最大值与最小值函数2. 求和与求积3. 标准差与相关系数4. 排序5. 多项式计算6. 多项式求值1. 最大值、最小值函数MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max和min，两个函数的调用格式和操作过程类似。 1.1 求向量的最大值和最小值求一个向量X的最大值的函数有两种调用格式，分别是：(1) y=max(X)：返回向量X的最大值存入y，如果X中
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2024-03-15 16:10:09
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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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PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API。具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI。本文涵盖的内容有：通过 PyCUDA 查询 GPU 信息。NumPy array 和 gpuarray 之间的相互转换。使用 gpuarray 进行基本的运算。使用 ElementwiseKernel 进行按元素的运
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2024-06-14 21:52:05
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为什么Matlab训练神经网络用不了GPU。可以用gpu加速训练，可以通过增加'useGPU'字段:train(net,P,T,'useGPU','yes');或先将数据集P,T通过函数Pgpu=gpuArray(P);Tgpu=gpuArray(T);转移到gpu内存中，再调用训练函数train(net,Pgpu,Tgpu)但是需要注意以下几点：1，由于要在gpu上训练，网络的权重调整也会在gp
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2023-10-29 16:42:27
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1、为什么Matlab训练神经网络用不了GPU可以用gpu加速训练，可以通过增加'useGPU'字段:train(net,P,T,'useGPU','yes');或先将数据集P,T通过函数Pgpu=gpuArray(P);Tgpu=gpuArray(T);转移到gpu内存中，再调用训练函数train(net,Pgpu,Tgpu)但是需要注意以下几点： 1，由于要在gpu上训练，网络的权重调整也会在
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2023-08-04 15:54:46
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本帖最后由 蓝云风翼 于 2013-6-8 14:13 编辑
截至
MATLAB2013a 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，且GPU 计算能力在1.3以上。
支持的GPU 可通过gpuDevice 查看GPU是否支持
支持GPU加速的函数可通过methods(‘gpuArray’)查看
Matlab之GPU加速方法 Matlab之GPU加速方法一般代码加速方法GPU设备确认GPU和CPU之间数据传递复杂代码加速方法 一般代码加速方法Matlab目前只支持Nvidia的显卡。GPU设备确认想知道自己的电脑有没有这个能力，在Matlab中运行 gpuDevice。 只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算。G
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2023-07-25 14:50:49
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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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在Matlab中，使用GPU加速神经网络的训练可以显著提高训练速度。通过利用GPU的并行计算能力，可以加快大规模神经网络的训练过程。下面我们将介绍如何在Matlab中利用GPU加速神经网络的训练。
首先，我们需要确保计算机上安装了支持GPU计算的Matlab工具箱。然后，我们可以通过设置Matlab的`gpuArray`函数将数据移动到GPU上进行计算。接着，我们需要将神经网络模型转移到GPU上
原创
2024-03-06 05:48:14
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Oct Week 2， Oct8-Oct131.Matlab調用CUDA 通过matlab的paralell computing toolbox来进行GPU并行运算有两种方式。第一种方式是matlab内部的加速方法，不会涉及到实际的cu文件和cuda代码。第二种方式是使用并行运算工具箱的借口来调用cuda代码，进而加速运算。1.1使用gpuArray+gather可以方便的把变量放入gp
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2024-09-13 20:29:54
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从Matlab2013版本开始，matlab将可以直接调用gpu进行并行计算，而不再需要安装GPUmat库。这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用，只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算，不可谓不方便。具体操作起来，只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样，进行matlab的GPU编程：1.GPU设备确认函数1）n=gpuDevice
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2023-06-18 22:18:34
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