Matlab多线程与多核运算, 以及GPU加速

Matlab支持多线程多核运算,并且可用GPU加速

 

软件版本: Matlab2015a (windows10+i7-4710hq 16G+GTX860M 4G)

当然,在使用GPU之前,要安装NVIDIA的驱动与CUDA的toolkit。 这些可以去NVIDIA develop下载。

 

1. Matlab多线程. 

  preference->Computer Vision System Toolbox ->勾选"Use Parallel"

  (某些版本中2007a: File->Preference->General->Multithreading 打开)

2. Matlab多核

matlabpool local 4

setenv('OMP_NUM_THREADS', '8')

getenv 'OMP_NUM_THREADS'

修改 home->parallel-manage cluster profile-> NumWorkers 8

parfor i=1:2000

  ...

end

matlabpool close

其它对global变量解决方法: 

A1 = evalin('base', 'A2'); 将workspace中变量A2赋值给函数中里的变量A

assignin('base', 'R', D/2) 将D/2的值输出到workspace, 生成新的变量R 

3. Matalb GPU加速

G = gpuArray(M) 将数据从内存中的M赋值给GPU内存中的G

A=zeros(10,10,'gpuArray'); %创建GPU内存中的变量A 10x10的零数组

B=gather(A); %将GPU内存中的变量A传回电脑内存中的B

fft, ifft, 三角函数, 相关函数xcorr以及常用的运算符等等都可以进行加速。

其它help gpuArray: gpuArray.ones

classUnderlying

existsOnGPU

isreal

length

ndims

size

 

Reference:

http://www.360doc.com/content/14/0311/10/13256259_359504252.shtml

http://www.360doc.com/content/14/0430/11/6322459_373434451.shtml

 

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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