为了提高大规模数据处理的能力,matlab 的 GPU 并行计算,本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper,也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡. 1. GPU 硬件支持 首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算,需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡,可在 matlab 中运行: >> gpuDevice 如果本机有 GPU 支持,会列出 CUDADevice 的相关属性. 2. GPU 和 CPU 之间的数据传递 gpuArray:将定义在 CPU

1 MATLAB原文: 如果所有你想使用的函数支持GPU,你能够使用gpuArray把输入的数据传输到GPU,也能够唤起gather命令把传输值GPU的数据回收. 2 通过gpuDevice命令观察当前电脑的GPU设备 >> gpuDevice ans = CUDADevice (具有属性): Name: 'GeForce GT 430' % GPU设备的型号 Index: 1 % 当前GPU设备的编号 ComputeCapability: '2.1' % 计算能力 SupportsDoubl

目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说在前面,这篇是关于Windows下Faster R-CNN的MATLAB配置,GPU版本:CPU版本见:Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(CPU): 相比较来说,CPU版本相对容易一些,因为涉及到GPU的计算,还需要配置CUDA以及CuDNN: 下面将分成三个部分进行介绍: 准备工作:下载caffe.faster rcnn源码.安装cuda.cudnn: VS2

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyfit.html?searchHighlight=polyfit&s_tid=doc_srchtitle#bue6sxq-1-n polyfit 多项式曲线拟合 全页折叠 语法 p = polyfit(x,y,n) [p,S] = polyfit(x,y,n) [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)   说明 示例 p = polyfit(x,y,n) 返回次数为 n 的多项式 p(x)

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim sum 数组元素总和 全页折叠 语法 S = sum(A) S = sum(A,'all') S = sum(A,dim) S = sum(A,vecdim) S = sum(___,outtype) S = sum(___,nanflag)   说明 示例 S = sum(A) 返回

因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些参考模型&pretrain了的weigh

因工作交接须要. 要将caffe用法及总体结构描写叙述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家參考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 总体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些參考模型&pretrain了的weigh

复习!复习! 原文链接:http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 1.代码: Matlab相关系数的意义: Eigen::MatrixXf correlation_matrix = corrcoef( LocM ); 对行向量求相关系数 , 与列数无关,返回 cols()*cols() 矩阵... 翻译成Eigen: 还是自己写个函数吧 //1.求协方差 Eigen::MatrixXf CIcSearchM::cov(Eigen:

TensorRT Analysis Report 一．介绍 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持Tensorflow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理. TensorRT 是一个C+

NVIDIA TensorRT高性能深度学习推理 NVIDIA TensorRT 是用于高性能深度学习推理的 SDK.此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量. 在推理过程中,基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度快 40 倍.借助 TensorRT,您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型,精确校正低精度,并最终将模型部署到超大规模数据中心.嵌入式或汽车产品平台中. TensorRT 以 NVIDIA 的并行编程

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: 2.进去找到windows文件夹,进入windows文件夹,找到Caffe.sln文件,这就是要打开的项目文件,如下: 3.使用vs2013打开Caffe.sln项目文件,打开后目录文件如下所示: 4.因为这里是无gpu配置,并且还

[转] MATLAB下如何指定GPU资源 原文链接

1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f

从Matlab2013版本开始,matlab将可以直接调用gpu进行并行计算,而不再需要安装GPUmat库.这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用,只要数据格式是gpuArray格式的,那么计算过程会自动的调用GPU进行计算,不可谓不方便. 具体操作起来,只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样,进行matlab的GPU编程: 1.GPU设备确认函数 1)n=gpuDeviceCount  %返回设备上的GPU数目 2)gpuDevice         %选择GPU设

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算

MathWorks - Bug Reports 1. 问题说明 当运行 alexnet 等卷积神经网络需要使用 GPU 加速时,matlab 如果提示如下的警告信息: GPUs of compute capability 6.0 and above are not supported due to a problem with this version of the cuDNN deep learning library. See bug report 1439741. Switching to

>>help gpuThere are several options available for using your computer's graphics processing unit (gpu) for matrix operations. - Transfer data between the MATLAB workspace and the gpu- Evaluate individual MATLAB functions that have been overloaded fo

电脑:联想扬天 M4400 系统:win 7 X64 硬件:NVIDIA GeForce GT 740M 独显2G     硬件驱动: 软件: Matlab 2015a   %需要安装 Parallel Computing Toolbox VS 2013           % 只安装了 C++基础类 CUDA 7.5.18   % 只安装了Toolkit        

首先将你的.MEX文件和matlab脚本放在一个文件夹下开始运行 如果出错查看是那个.MEX文件出错 用depends这个软件查看他的依赖dll文件下载对应文件 放到当前文件夹下,运行成功.

%%首先以200*200的矩阵做加减乘除 做比较 t = zeros(1,100); A = rand(200,200);B = rand(200,200);C = rand(200,200); for i=1:100     tic;     D=A+B;E=A.*D;F=B./(E+eps);     t(i)=toc; end;mean(t) %%%%ans = 2.4812e-04 t1 = gpuArray(zeros(1,100)); A1 = gpuArray(rand(200,2