使用CUDA实现并行计算-基于Matlab

最新推荐文章于 2025-04-23 11:17:02 发布

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文章标签： matlab 开发语言

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本文介绍了如何在Matlab中利用CUDA进行并行计算，包括安装CUDA Toolkit，集成Matlab，以及使用CUDA库的示例代码，如cuCtxCreate等。通过一个简单的向量加法程序，展示了如何定义GPU函数add_gpu，实现数据在主机和设备间的传输及CUDA核函数add_kernel的调用。掌握这些技术有助于处理大数据和科学计算问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用CUDA实现并行计算-基于Matlab

在高性能计算领域，针对大数据处理和科学计算等应用，通常要采用并行计算技术。CUDA作为NVIDIA推出的一种并行计算平台与编程模型，已经成为了广泛使用的工具之一。本文介绍如何使用CUDA混合编程技术，在Matlab环境下实现并行计算。

首先需要安装CUDA Toolkit，并将其与Matlab进行集成，以便在Matlab代码中使用CUDA功能。以下是在Matlab中使用CUDA库的代码示例：

% Load CUDA library
if ~libisloaded('libcuda')
    loadlibrary('libcuda'

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Matlab调用Cuda程序

hsc0709的博客

04-14

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matlab编译cuda 工程生成可执行文件

在MATLAB中使用mex编译CUDA文件(.cu)

qq_42628900的博客

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本文参考了：http://tomheaven.cn/index.php/2016/matlab_mexcuda/#more-47 以及 https://www.freesion.com/article/4732370363/ 目标：将用c++写成的.cu文件转为MATLAB可以直接调用的mexw64文件手段：使用VS2017作为编译器(电脑已安装NVIDIA GPU Computing Toolkit) 原因：.cu文件作为设备和主机均能使用的文件，需要NVCC编译器编译，因此用vs2017主要是用它里面

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Matlab 并行编程——CUDA http://163n.blog.163.com/blog/static/560355522010111083613574/ GPUArray MATLAB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); gathe

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文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。你是否渴望高效解决复杂的数学计算、数据分析难题？MATLAB 就是你的得力助手！...

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