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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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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作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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# MATLAB中如何利用GPU进行深度学习
在深度学习的训练过程中，计算需求通常非常高。使用图形处理单元（GPU）来加速训练是一个有效的解决方案。本文将介绍如何在MATLAB中调用GPU进行深度学习，针对一个具体的图像分类问题进行说明。
## 环境准备
首先，确保你的计算机上已安装CUDA支持的GPU，并且已安装了对应的MATLAB工具箱，例如深度学习工具箱和Parallel Comput
配置docker+vscode远程连接服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像创建并运行容器docker配置换源（可选）安装ssh安装git（可选）vscode配置安装插件Remote - SSH其它插件可能出现的问题其它常用命令scp传送文件docker相关 服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像查询服务器的cuda版本nvcc -V
去官网上查找自己服务
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2024-03-20 19:43:52
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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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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更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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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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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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@目录前言一、MEX二、使用步骤1.安装c/c++编译器2.新建.c文件3.自定义函数4.在.c文件中定义MexFunction函数5.编写.m文件6.bug7.结果参考链接前言该文章为介绍了matlab调用c语言函数的步骤以及遇到的一个坑，
开始目的是用c语言去处理图像，matlab显示图像的处理结果，方便调参，然后再把C代码移植到单片机上，但是最后发现很不方便，所以最后还是放弃了，但是也学习了
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2024-03-12 00:26:21
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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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## 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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人工神经元模型（1）一组连接：连接强度由各连接上的值表示，权值取正表示激活，取负表示抑制 （2）一个加法器：用于求输入信号对神经元的相应突触加权之和 （3）一个激活函数：用来限制神经元输出振幅。激活函数也成压制函数，因为它将输入信号压制到允许范围之内的一定值。通常，一个神经元输出的正常幅度范围可写成单位闭区间[0,1]或者[-1,+1] 另外，可以给一个神经元模型加一个外部偏置，记为。偏置的作用是
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2024-04-08 12:33:58
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最近一直在安装 TensorFlow， 因为一直切换到 Ubuntu 系统比较麻烦，所以就尝试在Windows 系统上进行安装，发现下面这种方法进行安装十分方便。现在记录在这里。1. 可选如果想要安装GPU 版本，继续阅读，如果只想安装CPU 版本，可以跳过这部分a. 安装 CUDA ，根据自己的系统进行安装即可，版本可以从官网进行下载，也可以点击CUDA百度网盘下载, win10系统推荐下载cu
利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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