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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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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【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
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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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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考古了一篇14年文章的代码，看人家的代码，又学到了一些新技能，记录一下。1，mkdir函数 mkdir folderName 创建文件夹 folderName。如果 folderName 存在，则 MATLAB® 发出警告。如果操作失败，则 mkdir 会向命令行窗口发出错误。2，system函数 执行操作系统命令并返回输出。3，几个matlab常见变量 date，记录日期的变量 clock，获取
如果你要评估用于GPU计算且支持Matlab的软件，AccelerEyes将会提供以下信息作为比较的起点。每个用户必须评估基于个人应用需求的要求。随着不同种类的有Matlab支持的ＧＰＵ计算软件大量涌入市场，越来越难以追踪到所需的工具。为了帮助你有组织性的进行，AccelerEyes制作了这些比较表格，他们都列出了这两种方法的重点，包括：1)来自AccelerEyes的Jacket 1.5版；2)
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2024-08-30 21:25:26
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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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本文讲一下matlab中的并行方法与技巧，这里我们不涉及GPU加速，主要考虑for循环并行和数据并行。分为以下几个板块：1. 怎么并行？2. parfor vs. SPMD3. 注意事项及经验总结
1. 如何并行？1. Request a number of workers;2. Issue the normal command to run the program. The clien
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2024-06-07 10:49:48
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采用GPU加速时，如遇for循环，则很容易增加代码在GPU上运行的时间开销。在编程时，使用矩阵和向量操作或arrayfun,bsxfun,pagefun替换循环操作来向量化代码。1 arrayfun函数[A, B,...] = arrayfun(fun, C, ..., Name, Value)其中：1） fun是函数的句柄。 2） C和其他输入是包含函数fun所需输入的数组。每个数组必须具有相同
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2023-10-01 15:12:15
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二、Jacket Engine for Matlab——把并行计算和可视化转移到GPU平台 1．Jacket Engine介绍 Jacket Engine 是专门针对MATLAB基于GPU的计算引擎，由AccelerEyes公司开发，其1.0版本已经发布。AccelerEyes成立于2007年，致力于将GPU科技引入高性能计算（HPC）当中，需要一个强劲的工具连接软件开发人员和GPU硬件之间
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2024-06-18 14:29:29
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# 使用MATLAB进行深度学习并利用GPU
在现代深度学习的任务中，使用GPU加速计算是非常重要的。MATLAB提供了强大的深度学习工具，并且能够利用GPU进行计算。在这篇文章中，我将为你展示如何在MATLAB中使用GPU进行深度学习。我们将遵循以下步骤：
## 操作流程
下面是整个流程的简单步骤：
| 步骤 | 步骤描述 |
|------|----------|
| 1 | 安
深度学习是计算机科学领域中一种重要的机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的方式来处理复杂的模式识别问题。MATLAB作为一种流行的数值计算工具，也在深度学习领域发挥着重要的作用。在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行深度学习模型的训练与部署。 首先，我们需要了解深度学习模型的
# 使用MATLAB实现机器学习并利用GPU加速
在现代机器学习应用中，使用GPU来加速计算可以显著提高模型的训练速度。MATLAB提供了强大的工具箱，使得这一过程变得简单。以下是针对初学者的一套完整指南，帮助你了解如何在MATLAB中使用GPU进行机器学习。
## 整体流程
以下是使用MATLAB进行GPU加速的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始
原创
2024-09-05 04:19:44
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# 使用GPU进行深度学习的步骤
为了在MATLAB中使用GPU进行深度学习，你需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检查GPU和CUDA驱动是否安装正确 |
| 2 | 安装适当版本的MATLAB |
| 3 | 安装CUDA和cuDNN |
| 4 | 配置MATLAB以使用GPU |
让我们一步一步来看每个步骤的具体操作。
## 步骤1：
原创
2023-07-23 12:42:25
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@article{hu2016finding,
title={Finding Tiny Faces},
author={Hu, Peiyun and Ramanan, Deva},
journal={arXiv preprint arXiv:1612.04402},
year={2016}
}1、首先根据自己的英伟达型号去官网下载对应的英伟达驱动我的是gtx1050,计算能力是6.
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2024-05-06 15:37:19
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一、概述想要在GPU跑MATLAB，首先得查看你的电脑是否支持了。先来了解一个概念——CUDA：是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了，就是你用显卡进行深度学习等的运算必须要安装cuda包（你可以了理解为一个软件），用GPU跑MATLAB代码也必须要用到cuda包，每一个显卡只能安装对应版本的cuda
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2023-08-03 19:41:28
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%%前言博主决定挖一个新坑，简单介绍如何加快MATLAB的开发和运行速度。这一类文章将涉及使用Profiler检测性能瓶颈，自动代码生成(MATLAB/C/C++)， 使用Parallel Computing Toolbox让你的代码并行化或是跑在GPU上，甚至是云端，以及个人经常使用的一些加速技巧。开篇我们先来分享下很多人容易忽略的一个技巧，就是利用MATLAB中很多App自带的代码生成功能来加
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2024-08-05 21:18:17
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开发环境： CPU、GPU由于发展历程久，无论是开发工具还是从业的开发人员都比其他平台多。FPGA虽然灵活多变，但需要用到硬件编程语言(Verilog)市场人才较少，生态不完善，开发难度大，对小公司来说挑战非常大。 峰值浮点运算能力：虽然TPU的峰值运算能力高于GPU，但由于GPU支持32位的单精度浮点运算，TPU的计算单位为8位整数运算，所以GPU是训练端运算能力最强芯片，而TPU由于
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2023-11-12 14:26:19
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