Matlab+CUDA混合编程(一)

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Matlab+CUDA混合编程

一．说明

以前曾尝试Matlab的混合编程，但是由于当初Matlab水平太菜，几经尝试仍未成

功，于是放弃了那个念头。在最近研究CUDA的过程中发现了《AcceleratingMATLAB with GPU Computing》这本书，于是又想再次尝试混合编程，没想到居然成功了，也许是最近一年经常使用Matlab的缘故。

    由于在按照那本书尝试的过程中也出现了一些小插曲，幸好被试了出来，要不然又是半途而废。所以我决定将其记录下来，以便别人不要像曾经的我一样次次半途而废。

    为了方便起见，我还是采用《AcceleratingMATLAB with GPU Computing》这本书的方法和流程，但愿作者不要与我计较，就当我替你们做宣传吧。

二．实践

1.      基础

   确定有支持CUDA的Nvidia显卡，并且已经正确安装好驱动和SDK等，这个应该不难，网上有许多CUDA安装与配置环境的教程。我使用的是Win764位+ Visual Studio 2012 + CUDA5.5 + Matlab2013b。

    我是先安装的VisualStudio 2012，然后安装的CUDA5.5，CUDA就直接把环境都配置完成，可以直接编程。所以为了省事可以考虑这样安装。

2.      Matlab里编译器的选择

在matlab的CommandWindow里输入mex–setup，出现下图所示：

          输入：y，出现下图所示：

这是让选择编译器，由于我只安装了Visual Studio 2012，所以只有这一个，于是继续输入：1

         确认选择，输入y。

         完成，可以开始。

3.      初步测试

在Matlab中新建”helloMex.cpp”文件，内容为：

#include "mex.h"

 

// nlhs:输出变量的个数

//plhs：输出的mxArray矩阵的头指针

// nrhs:输入变量个数

//prhs：输入的mxArray矩阵的头指针

voidmexFunction(intnlhs,mxArray*plhs[],intnrhs,constmxArray*prhs[])

{ 

   mexPrintf("Hello, matlab withcuda!\n");

}

 然后在Matlab的CommandWindow里输入mexhelloMex.cpp。(此时Matlab的

工作路径必须是helloMex.cpp所在文件夹)。

   如果成功的话，将产生helloMex.mexw64（或helloMex.mexw32），括号里   是32位时产生的。

    然后输入HelloMex即可看到结果。如下图所示。

 4.   补充

     mexFunction()是Matlab混合编程必须的函数，作为借口函数，进行参数的

  传递，参数的含义在上面也简单的介绍了，下一节会详细的介绍。