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、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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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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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
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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起因是本人电脑需要用到python+gurobi的环境，所以先用anaconda安装了gurobi的python库，顺便注册了license。这几步是用电脑的admin账户操作的。后来要用到matlab+gurobi的环境了，就重新到gurobi官网下载了gurobi optimizer，并且打开matlab把current folder定位到“……\gurobi\win64\matlab”目录下
matlab在运行一些大型程序时会比较慢，如果你的电脑正好有一张不错的显卡，那么为什么不用显卡来加速matlab运行呢？本文将讲解如何使用gpu来加速matlab运行程序，并总结适合gpu加速的matlab程序。准备工作：电脑上要有显卡，显卡要有cuda core。目录1. 认识你电脑的GPU2. 内存数据搬运3. GPU加速举例4. GPU加速方法5. 适合GPU加速的程序1. 认识你电脑的GP
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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一、准备工作1、首先去github上下载微软的caffe。https://github.com/Microsoft/caffe解压文件到任意位置，我自己的是放在D:\caffe-master。 2、安装Python.这里使用的是WinPython集合包，请下载64位版本https://sourceforge.net/projects/winpython/files/WinPython_2.7/2
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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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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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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本文只是对于多核CPU运行单一程序的优化，以及简单的GPU运算（非CUDA） 部分内容引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b597bfb01018wa5.html 并行化计算通过client-workers体系，client负责分发任务，workers(数量等于CPU核数)负责完成任务1、使用parfor循环parfor循环把变量分为五类：循环变量*、广播变量、临
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2024-06-12 22:36:12
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将提高MATLAB运算速度的途径总结为以下几点：1. 硬件方面：CPU配置高一些；2. 利用Profiler评估程序，查找出函数花费时间较多的地方优化；3. 尽量少使用for或者while循环，而是向量化；4. 循环中，尽量将变量预配置，即预先开辟空间，减少循环内部的动态配置；5. 尽量使用MATLAB函数库中的自带函数；6. 尽量将需实现的独立功能编写成M函数，尽量少用M脚本文件；7. 将程序进
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2024-03-04 14:52:43
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Matlab 并行计算学习1. 简介高性能计算(High Performance Computing，HPC)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机。可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。1.1 并行计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基
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2024-08-05 13:49:24
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1、M文件 用Matlab 语言编写的程序，称为M文件，后缀名为 .M。实质上M文件也就是一个文本文件，可以使用任何编辑程序来建立和编辑，默认使用Matlab提供的文本编辑器打开进行编辑。 在进一步探讨M文件之前，我们先回顾一下我们上一篇blogMatlab基础知识中讲解使用了那些类型的文件：内存变量文件 后缀名.matsave filename [var_list] [-append][
Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的代码中修改几处就可以了。我们有两种方式实现代码在 GPU 上进行训练 ## 方法一 .cuda() 我们可以通过对网络模型，数据，损失函数这三种变量调用 .cuda() 来在GPU上进行训练# 将网络模型在gpu上训练
model = Model()
model = model.cuda()
# 损失函数在gpu上训练
loss_f
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2024-02-03 07:10:32
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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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看点：TensorRT与Turing架构协同配合，能提供高达CPU服务器45倍的吞吐量。每天，数以万计的语音助手、翻译、推荐、视频管理、自动驾驶等各类新兴服务，都在以超快速度完成深度学习推理。用户会看重AI产品的实时性、高准确度，而对于开发者来说，要考虑到的因素更多，不仅要满足最终用户的需求，还要考虑成本、能效等因素，因而，能满足可编程性、低延迟、高准确度、高吞吐量、易部署的成套AI推理软硬件组合
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2024-02-21 13:46:45
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目录1.MATLAB的启动和退出2.在MATLAB命令窗口中计算数学表达式3.在MATLAB命令窗口中输入简单矩阵4.MATLAB的语句和变量5.MATLAB函数编程1.MATLAB的启动和退出 MATLAB命令窗口中，输入命令的提示符为“>>”。 在MATLAB命令窗口中，键入命令“quit”或“exit”并
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2024-09-08 13:10:13
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