将 MATLAB 中的算法移植到 CUDA 以利用 GPU 加速计算，通常涉及以下几个步骤：
步骤 1：理解和优化现有 MATLAB 算法
在开始移植之前，确保你充分理解现有的 MATLAB 算法并尽可能地进行优化。这包括识别哪些部分可以从 GPU 加速中获益。
步骤 2：CUDA 环境设置
确保你的系统已经正确安装了 CUDA 工具包和相应的驱动程序。你还需要一个支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。可以从 NVIDIA 官网下载并安装 CUDA Toolkit 和相应的驱动程序。
步骤 3：编写 CUDA C/C++ 代码
把需要加速的核心算法用 CUDA C/C++ 实现。这通常包括：
- 将数据从主机（CPU）内存复制到设备（GPU）内存。
- 编写 CUDA 核函数（kernel functions），这些函数将在 GPU 上并行执行。
- 将计算结果从设备内存复制回主机内存。
一个简单的例子（向量加法）如下：
#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>// 核函数 (Kernel function)
__global__ void addVectors(float *a, float *b, float *c, int n) {int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;if (index < n) {c[index] = a[index] + b[index];}
}int main() {int n = 1000;size_t size = n * sizeof(float);// 在主机上分配内存float *h_a = (float *)malloc(size);float *h_b = (float *)malloc(size);float *h_c = (float *)malloc(size);// 初始化向量for (int i = 0; i < n; ++i) {h_a[i] = static_cast<float>(i);h_b[i] = static_cast<float>(i*2);}// 在设备上分配内存float *d_a, *d_b, *d_c;cudaMalloc((void **)&d_a, size);cudaMalloc((void **)&d_b, size);cudaMalloc((void **)&d_c, size);// 将数据从主机复制到设备cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_b, h_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);// 启动核函数，每个线程处理一个元素int threadsPerBlock = 256;int blocksPerGrid =(n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;addVectors<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, n);// 等待所有线程完成cudaDeviceSynchronize();// 将结果从设备复制回主机cudaMemcpy(h_c, d_c, size ,cudaMemcpyDeviceToHost);// 输出一些结果进行验证for (int i=0; i<5; ++i){std::cout << "Result: " << h_c[i] << std::endl;}// 清理资源free(h_a); free(h_b); free(h_c);cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c);return 0;
}
步骤 4：MATLAB 与 CUDA 集成
方法一：通过 MEX 文件调用 CUDA
你可以使用 MATLAB 提供的 MEX 接口，将你的 C/C++ 或者 CUDA 程序编译成 MEX 文件，然后在 MATLAB 中调用它。
- 创建 MEX 函数包装器，例如
vectorAdd_mex.cpp：
#include "mex.h"
#include "cuda_runtime.h"__global__ void addVectors(float* a,float* b,float* c,int n){int index=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;if(index<n){c[index]=a[index]+b[index];}
}void mexFunction(int nlhs,mxArray* plhs[],int nrhs,const mxArray* prhs[]){if(nrhs!=2){mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:addVectors:nrhs","Two inputs required.");}if(nlhs!=1){mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:addVectors:nlhs","One output required.");}const mwSize* dims=mxGetDimensions(prhs[0]);int num_elements=dims[0];float* h_A=(float*)mxGetData(prhs[0]);float* h_B=(float*)mxGetData(prhs[1]);mxArray* outArray=mxCreateNumericMatrix(num_elements,dims[1],mxSINGLE_CLASS,mxREAL);float* h_C=(float*)mxGetData(outArray);float*d_A,*d_B,*d_C;size_t bytes=num_elements*sizeof(float);cudaMalloc((void**)&d_A,num_elements*sizeof(float));cudaMalloc((void**)&d_B,num_elements*sizeof(float));cudaMalloc((void**)&d_C,num_elements*sizeof(float));cudaMemcpy(d_A,h_A,num_elements*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_B,h_B,num_elements*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);addVectors<<<(num_elements+255)/256 ,256>>>(d_A,d_B,d_C,num_elements );cudaDeviceSynchronize();cudamemcpy(h_C,d_C,num_elements*sizeof(float),cudaMemcpyDevicetoHost );cudafree(d_A);cudafree(d_B);cudafree(d_C );plhs [0]=outArray ;
}
- 在 MATLAB 中编译 MEX 文件：
mexcuda vectorAdd_mex.cpp -lcudart
- 调用MEX文件:
A=[1.0 ;2.0 ;3.05;4.7];
B=[5.02 ;6.13 ;7.11 ;8.25];
C=vectorAdd(A,B)
disp(C)
方法二: 使用Parallel Computing Toolbox
如果你不想自己编写CUDA代码，可以使用MATLAB 的并行计算工具箱，它提供了高级别功能来简化这个过程。比如，你可以使用gpuArray和arrayfun将一些数学运算卸载到GPU。
例如：
A=gpuarray.rand(10^6 ,1,'single');
B=gpuarray.rand(10^6 ,1,'single');
C=arrayfun(@plus,A,B );% 使用GPU执行逐元素加法C=gather(C );% 将结果转移回CPU 内存
disp(C)总结
将MATLAB算法移植到CUDA是一个多步骤过程，需要理解CUDA 编程、设置环境、编写核函数以及将其集成到MATLAB中。尽管这样做可能需要一定时间，但对于计算密集型任务来说，通过GPU加速来提升性能是非常值得的。
