在matlab中配置CUDA环境变量

要在MATLAB中配置CUDA环境变量，您需要遵循以下步骤：

1. 确保您的计算机上已安装CUDA驱动程序和CUDA工具包。

2. 打开MATLAB并在命令窗口中输入以下命令：

   gpuDevice()

这将列出您的计算机上所有可用的GPU设备。如果没有任何设备列出，则说明您的CUDA驱动程序没有正确安装。

3. 打开系统环境变量设置对话框。在Windows操作系统中，您可以在“控制面板”中找到此设置。

4. 在环境变量设置对话框中，添加以下变量：

   CUDA_HOME = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

请注意，上面的路径可能因您的计算机上安装的CUDA版本而有所不同。确保您将路径更改为正确的版本。

5. 在“Path”变量中添加以下路径：

   %CUDA_HOME%\bin
   %CUDA_HOME%\libnvvp

这些路径将使MATLAB能够找到CUDA驱动程序和工具包。

6. 保存您对环境变量的更改，并重新启动MATLAB。

现在，您应该能够在MATLAB中使用CUDA加速的功能了。

相关问题

如何在matlab里面配置cuda

### MATLAB 中 CUDA 的配置方法

为了使 MATLAB 能够识别并使用 NVIDIA GPU 进行加速计算，需完成一系列特定的设置过程[^1]。

#### 安装必要的软件包和支持库
确保已安装最新版本的 CUDA 工具包以及相应的驱动程序。这些组件可以从 NVIDIA 官方网站下载获取。此外，在 MATLAB 内部也需要激活 Parallel Computing Toolbox 扩展功能来提供对 GPU 计算的支持[^2]。

#### 设置环境变量
通过 Windows 系统属性或命令提示符窗口设定 `PATH` 和其他必要环境变量指向 CUDA 库所在位置，例如 `"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin"` 及其子目录 `include`, `lib\x64` 等路径应被加入到系统的环境变量列表中[^3]。

#### 编译 MEX 文件实现自定义 CUDA 函数调用
对于希望集成进 MATLAB 的 C++ 或者 CUDA 源码文件（如 `.cu`），可以采用如下方式编译成可以在 MATLAB 下运行的形式：

mex -v AddVectorsCuda.cpp AddVectors.obj -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include" -LCUDART_LIB_PATH=C:\Program_Files\NVIDIA_GPU_Computing_Toolkit\CUDA\v11.2\lib\x64 cudart.lib

这里 `-I` 参数指定了头文件搜索路径；而 `-L` 则用于指定链接器查找静态/动态链接库的位置，并显式加载了 CUDA 运行时库 `cudart.lib`。

#### 测试 GPU 加速效果
编写简单的测试脚本来验证上述配置是否成功生效。比如创建两个随机向量并通过 GPU 来执行加法运算操作，最后对比 CPU 版本的结果以确认一致性。

MATLAB中调用cuda程序

### 如何在MATLAB中调用CUDA程序

#### 使用内置支持包实现MATLAB与CUDA集成

为了使MATLAB能够利用GPU加速计算，可以通过安装Parallel Computing Toolbox来简化这一过程。此工具箱提供了对CUDA的支持，允许用户编写可以在NVIDIA GPU上执行的代码[^1]。

#### 编写和编译CUDA Kernel

当需要自定义更复杂的算法时，可以直接编写CUDA C/C++源文件作为内核函数。这些内核应当遵循标准的CUDA编程模型，并通过特定接口传递给MATLAB环境下的gpuArray对象进行交互。对于每一个欲加载到GPU上的变量或数组，都应先转换成gpuArray形式以便后续操作[^4]。

例如：

// CUDA kernel function example.cu
extern "C"
__global__ void vectorAdd(const float *A, const float *B, float *C, int n){
    int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i<n)
        C[i]= A[i]+ B[i];
}

接着，在MATLAB命令窗口里使用`nvcc`编译上述CUDA代码片段成为PTX中间表示格式，再借助MEX机制将其封装为可动态链接库(DLL)，最终形成可在MATLAB内部直接调用的形式。

% Compile CUDA code into MEX file within MATLAB command window.
mex -v gpu_vector_add_mex.cu

这里假设有一个名为`gpu_vector_add_mex.cu`的文件包含了上面展示过的vector addition逻辑以及必要的入口点声明用于同MATLAB对接。

#### 调用已编写的CUDA Kernels

一旦完成了前面提到的工作之后，则可通过如下方式创建输入输出的数据结构并启动相应的kernel:

% Define problem size and initialize host vectors h_A,h_B with some values...
n=1e6; % Example dimensionality
h_A=rand(n,1,'single'); 
h_B=rand(n,1,'single');

% Transfer data from CPU to GPU memory space using gpuArray constructor
g_A=gpuArray(h_A);
g_B=gpuArray(h_B);

% Prepare output placeholder on device side only without initializing it yet
g_C=zeros(size(g_A),'like', g_A); 

% Invoke our precompiled mex-function which internally launches the CUDA kernel
gpu_vector_add_mex(g_A,g_B,g_C,n);

% Retrieve computed results back onto local machine's RAM after computation finishes
c_result=gather(g_C);

disp(['Computation finished! First few elements are:', num2str(c_result(1:min(end,5)))]);

这段脚本展示了怎样准备数据集、转移至GPU端、设置接收位置、实际触发运算流程直至最后回收成果的一整套工作流。