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
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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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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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
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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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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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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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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1 我们知道MATLAB支持并行运行一般有四种模式：第一种模式：本机调用多核CPU性能并行运算第二种模式：本机调用GPU性能并行运算第三种模式：多计算机组成集群，调用集群CPU性能并行运算第四种模式：运用MATLAB提供的云计算服务。2 在第一种并行运算模式中： 标准模式为： 第一步：打开并行池parpool 第二步：parfor等相关PCT，并行计算工具箱中函数
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2024-04-16 09:19:43
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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
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2024-05-09 11:10:11
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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
如何配置windows10下的MATLAB接口的GPU版本的caffe，网上的教程挺多的，但因为大家用的硬软件不同，按教程配置下来以后，往往会出现一些小问题。在此，分享一下几个常见问题的解决方法。具体配置过程可以参见。常见问题：1.版本不兼容。我用的是vs2013+cuda7.5+CuDNN的V5版+matlab2016a，如果选用的是Microsoft的caffe，是可以用Cudnn的V5版的。
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2024-07-05 12:14:54
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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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本文主要以并行语句parfor为例进行探索。1. 适用条件（1）每次循环之间是相互独立的；（2）循环执行完之后的结果和循环执行的先后次序无关；（3）不适用于频繁读写内存的算法。2. 设置并行环境%% 设置并行计算环境
poolobj = gcp('nocreate');
if isempty(poolobj)
poolsize = 0;
CoreNum = 4;
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2024-03-15 12:04:08
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版本介绍： VS2017 Community MATLAB R2018b NVIDIA GeForce MX150 Cuda 10.0 cudnn 对应Cuda的版本 matconvnet-1.0-beta25 编译过程： 在以上的工具全部安装后（不分先后顺序，不必配置环境变量） 添加matconvnet工具包到matlab的路径中 在命令行窗口敲命令： mex -setup c++ cd 到 m
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2024-04-04 16:43:19
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本人机子windows 10，matlab2015a，vs2013（官网使用的是vs2013） 1.首先去github上下载caffe的windows包，地址：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 下载完后，解压得到： &
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2024-05-31 10:50:19
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一．说明《Accelerating MATLAB with GPU Computing》这本书，于是又想再次尝试混合编程，没想到居然成功了，也许是最近一年经常使用Matlab的缘故。《Accelerating MATLAB with GPU Computing》这本书的方法和流程，但愿作者不要与我计较，就当我替你们做宣传吧。 二．实践 基础 确定有支持CUDA的Nvidia显卡，并且已经正确安装
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2024-04-29 23:09:25
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目录前言一、深度学习框架TensorFlowPyTorchKerasCaffePaddlePaddle二、深度学习框架环境搭建1.CUDA部署CUDA特性CUDA下载2.cuDNN cuDNN 的主要特性cuDNN 下载 3.安装TensorFlow框架TensorFlow 2旧版 TensorFlow 14.安装PyTorch框架5.安装Caffe框架 Window
深度学习 Win10 64位+VS2013+Caffe GPU+Cuda8.0+cuDnn5.1+MATLAB R2017b 初级学习者一把编译过下载准备工作VS2013 安装MATLAB2017b 安装cuda9.0 下载和安装CuDnn 下载和安装Caffe 调试CommonSetting.props 内容更改libcaffe 属性设置1、更改调试状态2、为libcaffe添加包含目录、库目
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2024-06-18 10:52:41
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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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