Matlab中的webread函数是2016b版本中新增加的一个函数！webread从RESTful Web service的页面中读取内容PS:REST(是“Representational State Transfer”的缩写)是一种轻量级的Web Services架构风格，其实现和操作明显比SOAP和XML-RPC更为简洁，可以完全通过HTTP协议实现，还可以利用缓存Cache来提高响应速
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
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2023-11-21 14:58:28
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# 无GPU运行PyTorch的实现方法
对于刚入行的小白来说，运行PyTorch有时并不容易，尤其是在没有GPU的机器上。本文将带你了解如何在没有GPU的情况下成功运行PyTorch，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是实现步骤的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
matlab可以跑python代码吗？这是一个非常有趣的问题。MATLAB是一个强大的工具，在科学计算、数据分析和可视化中广泛使用，而Python作为一门通用编程语言，与MATLAB也有良好的协作能力。那么如何让MATLAB运行Python代码呢？接下来，我会详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法、监控告警等相关内容。
### 备份策略
为了确保代码安全，首先制定合适的备份策
MATLAB2018b默认支持的CUDA版本为9.1，但是我已经安装好了CUDA10.1及Cudnn7.6.4，如果重装比较麻烦，下面给出MATLAB2018b调用CUDA 10.1的方法。1、更改MATLAB配置GPU的配置文件路径：D:\Softwares\MATLAB\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\win64里面有如下文件：打开配置文件将里面的9.1
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2023-12-27 11:01:57
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在学习的过程中，很多同学会因为没有带GPU的电脑影响了模型训练从而影响学习；此文详细介绍如何通过云服务器租用GPU进行模型训练，得到模型权重参数。大家在身边没有GPU服务器，或者算力不够的情况下，也可以采用这些云端算力平台进行使用。本次课程采用的算力平台主要是AutoDL AI算力云，官网链接是：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL。1.点击右上角的“注册”选项先进
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2024-01-21 02:06:13
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# MATLAB可以用GPU跑深度学习
深度学习在计算机科学领域取得了巨大的成功，解决了许多传统算法无法处理的复杂问题。然而，深度学习算法通常需要大量的计算资源，例如处理大规模数据集或训练复杂的神经网络模型。为了加速深度学习任务的运行速度，使用GPU进行计算已经成为了一种常见的做法。幸运的是，MATLAB提供了内建的GPU支持，使得用户能够轻松地在MATLAB环境中利用GPU来运行深度学习任务。
原创
2024-01-12 10:06:52
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目录序言部署数据集制作数据准备：VG数据集 数据转换（参考issue）预测（还未使用模型预测，后续添加）引用（Thx）序言 部署 Python3.7.13（符合≤3.8）Pytorch1.9.0+cu111（不建议1.8.1，训练有BUG，issue）torchvision0.10.0+cu111torchaudio0.9.0cocoapi2.0scipy
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2024-10-31 16:32:23
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# PyTorch CPU版本可以跑GPU吗？
在深度学习的世界中，PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架。它的灵活性和直观的API使得许多研究者和开发者选择它来构建和训练模型。然而，关于PyTorch的一个常见问题是：“PyTorch的CPU版本可以在GPU上运行吗？”这一问题引发了不少讨论，本文将就此问题进行深入探讨，并通过实例代码帮助大家更好地理解。
## PyTorch的CPU与G
原创
2024-08-03 06:59:50
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## Java在GPU上的运行指导
随着机器学习和数据处理需求的提升，越来越多的开发者希望将Java程序放到GPU上运行，以提高计算性能。虽然Java本身并不直接支持GPU编程，但我们可以通过一些库和接口实现这一目标。本文将为你详细介绍如何在Java中使用GPU。
### 整体流程
下面是将Java程序与GPU结合的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 04:48:03
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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
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2024-03-08 08:58:12
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探索未来计算：WONNX - 全新GPU加速的ONNX运行时库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉和机器学习领域，高效的模型推理是关键。如今，我们向您隆重推荐 WONNX——一个由Rust语言编写、专为Web优化的GPU加速ONNX（开放神经网络交换）推理引擎。无论是服务器端的强大性能还是客户端的轻量级体验，WONNX都能提供卓越的支持。项目介绍WONNX是
在使用MATLAB的过程中，我对MATLAB的运行效率感到很头疼，就尝试了一些办法去提高之。现在把它们在这里作个总结，留作备忘和分享，之后有了新的想法也会补充进来。使用矩阵运算替换循环语句CPU并行计算GPU并行计算与C++协作使用矩阵运算替换循环语句这应该是老生常谈了；由于MATLAB处理矩阵挺方便的，所以一般也没人故意把矩阵运算拆成分量写。有时候，for循环转成矩阵运算需要稍动一下脑筋。比如下
背景说明：前段时间电脑刚装了GPU，最近想起来之前是用CPU跑的HCF代码，想试试使用GPU运行的效果，结果遇到很多问题，经过各种努力和尝试，终于跑通了（PS：我下载的HCF代码是不带尺度估计的作者最早公布的代码）。一、代码下载：https://github.com/jbhuang0604/CF2/tree/4b895b516b2d73fc83174439729d2157902c9d63，下载完解
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2023-11-03 13:43:03
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项目背景：组里的几个同学最近在开发一个系统模拟器，当模拟20w节点在线的时候，发现有一个组件log_generator占用CPU特别严重，经常出现占用的CPU超过120%的情况。该组件使用的是多线程模型，所以虽然机器CPU是4核的，也无法利用其它CPU分担负载。考虑到我们下阶段的目标是模拟100w节点同时在线，现在的模拟器性能肯定无法满足要求，所以必须对该模拟器进行性能调优。熟悉代码：为了解决这个
Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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康奈尔大学高级计算中心(CAC)宣布正在同NVIDIA、Dell以及MathWorks合作,在新研究中使用MATLAB程序对通用GPU进行性能测试。该研究将在NVIDIA GPU上使用MATLAB应用程序测试GPU计算的数据处理能力。康奈尔大学尤为关注以下两个方面：一是在桌面上借助MathWorks并行计算工具箱使用多GPU，另一个就是通过MATLAB分布式计算服务器使用GPU集群。康奈尔大学在D
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2024-03-14 06:58:02
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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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2023-09-06 20:27:52
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## 如何在MATLAB中运行深度学习GPU
### 整体流程
为了在MATLAB中运行深度学习模型，并且利用GPU加速计算，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 安装适当版本的MATLAB |
| 步骤2 | 安装必要的深度学习工具箱 |
| 步骤3 | 配置GPU设备 |
| 步骤4 | 将数据加载到MATLAB中 |
| 步
原创
2023-07-27 10:53:24
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0. 前言由于深度学习现在非常的火，笔者也想跟风学习一下相关的知识，但是苦于没有高大上的电脑配置，当前有的只是一台小笔记本电脑（不敢说它破旧，毕竟已经用了四年了，但很担心它突然有了小脾气就不工作，然后。。。。就没有然后了），同时也没有精力去学习linux那套复杂的操作系统，笔者认为学习的最佳方法是以自己熟悉的操作环境来接纳新知识。刚好笔者习惯了matlab的编程模式，而matlab在2012以后的
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2023-09-22 20:30:27
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