Matlab的Gpu加速(CUDA cudnn)

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Matlab的Gpu加速(CUDA cudnn)

2024-06-27 03:13:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

多CUDA版本的切换,及Matlab版本对应的CUDA版本

学习笔记–Matlab的Gpu加速

安装CUDA和cudnn时,踩了不少坑,总结如下几个经验:

1、显卡驱动的版本与CUDA是一对多的关系,CUDA与cudnn同样。

详见: 1)https://blog.csdn.net/qq_35941018/article/details/96481116 2)https://blog.csdn.net/Kelly_Young/article/details/100009833

2、同一台电脑可安装多个版本的CUDA,当要用某个版本时,可以切换。

安装了两个版本 切换时 1、修改后面的版本号CUDA_PATH 2、修改版本号 在这里插入图片描述 3、把Path里面的要用的CUDA版本的环境变量上移 在这里插入图片描述 4、Matlab-主页-设置路径(环境),添加文件夹,上移要用的版本 在这里插入图片描述

Matlab各个版本支持的CUDA版本

上图

在这里插入图片描述 链接:https://ww2.mathworks.cn/help/parallel-computing/gpu-support-by-release.html

我使用的2020b,原生支持CUDA10.2。可是我安装的CUDA10.0

直接运行的话,出现下图情况 在这里插入图片描述

对这种版本没对应的情况,我们要用如下代码: a=parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility() a 返回0,则表示兼容模式没开启,我们要输入 parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility(1)

我们的Matlab就可以用别的版本的CUDA了,但是第一次使用的时候,要花很长时间来从新编译。

出现下图情况 在这里插入图片描述 多等等,他就跑起来了。



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