cuda改进与matlab

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：

cpp 复制代码

#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：

cpp 复制代码

#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：

matlab 复制代码

mexcuda vectorAdd_mex.cpp -lcudart

调用MEX文件:

matlab 复制代码

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：

matlab 复制代码

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。