今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。1、能用矩阵计算的就用矩阵计算，不能用矩阵计算的想方设法也要往矩阵计算上靠。2、少用循环，尤其是避免多重循环嵌套，尽量用向量化的运算来代替循环操作。在必须使用多重循环的情况下，若各层循环执行的次数不同，则在循环的外层执行循环次数少的，内层执行循环次数多的。3、在定义数组
GPU能够对符合以下标准的应用程序进行加速： 大规模并行—计算能够被分割成上百个或上千个独立的工作单元。 计算密集型—计算消耗的时间显著超过了花费转移数据到GPU内存以及从GPU内存转移出数据的时间。 不满足上述标准的应用程序在GPU上运行时可能会比CPU要慢。 使用MATLAB进行GPU编程 FFT，IFFT以及线性代数运算超过了100个内置的MATLAB函数，通过提供一个类型为G
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2023-10-06 23:00:47
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机器之心报道参与：思源、一鸣、Jamin数学计算中的硬件加速是社区经常探讨的话题，如果能够利用一些库和硬件的优势，无疑能够帮助科研、生产等。近日，一个优化 AMD CPU 的帖子在 Matlab 社区引起讨论——通过几行代码，将 AMD CPU 加速 250%，进而帖子作者将方法推广到了其他社区，介绍了更普适性的优化方法。从 Matlab 优化说起在此前的研究中，作者在 Matlab 社区发起讨论
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2024-03-15 08:01:30
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MATLAB上的GPU加速计算——学习笔记MATLAB可谓工程计算中的神器，一方面它自带丰富的函数库，另一方面它所有的数据都是内建的矩阵类型，最后画图也方便，因此解决一些小规模的计算问题如果对性能要求不高的话开发效率远大于C++ FORTRAN之类传统手段。不过受限于PC的计算能力，对于一些大规模数据处理它就力不从心了。还好最近Matlab开发了cuda的wrapper，计算能力因而上升了一个数量
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2023-07-25 23:54:08
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本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；然后介绍了MATLAB和计算统一设备架(CUDA)配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；zui后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。本书还通过大量的实例、图示和代码，深入浅出地引导读者进入GPU的殿堂，易
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2024-04-28 18:57:11
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matlab突然打不开的解决办法情况：问题：一开始用的好好的，中途关了一次MATLAB后再也打不开，DOS窗口闪一下就没有了。 结论：三步解决matlab突然打不开的问题。 环境：win7+64位 MATLAB 2018b。方法：可能是 Windows系统预设文件（preferences）被损坏，需要清除并重设：a) 进入Application Data文件夹 由于此文件夹是一个隐藏文件夹，可以直
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2024-04-29 23:24:31
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一. svmtrain 的用法 svmtrain实现对训练数据集的训练，获得SVM模型。 用法： svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中， options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示 -s svm类型：设置SVM 类型，默认值为0，可选类型有： 0 -- C- SVC1 -- n - SVC2 -- one-
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2024-03-22 10:10:26
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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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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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【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
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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一、符号表达式的运算[n,d]=numden(a) 提取符号表达式a的分子和分母，并将其存放在n和d中n=numden(a) 提取符号表达式a的分子和分母，只将分子存放在n中symadd(a,b)返回符号表达式a和b的和，也可直接用a+bsymsub(a,b) 返回符号表达式a和b的差，也可直接用a-bsymmul(a,b) 返回符号表达式a和b的积，也可直接用a*bsymdiv(a,b) 返回符
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2024-04-16 15:51:36
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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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