MathWorks为MATLAB提供GPU支持

R2013b，一个你所不知道的MATLAB & Simulink作者: 邵乐峰关键字：R2013b版MATLAB Polyspace LTE标准作为MathWorks每半年发布一次的第16个新版本，R2013b版MATLAB和Simulink产品系列日前面世。

该版本不仅新增了分析、设计、代码生成和实现以及其他功能，还同时新添了两款Polyspace产品以及其他79款产品的更新。

不放过任何一个代码失误从阿丽亚娜5(Ariane 5)火箭因数据溢出爆炸造成75亿美元损失，克莱斯勒、戴姆勒、雷克萨斯等汽车巨头因ECU BUG进行大规模汽车召回，到美国海军约克城号巡洋舰因操作人员误输入字符0导致引擎失效，再到6位病人因仪器软件错误导致放射剂用量超标造成死亡……一连串触目惊心的安全事故在时刻提醒我们，一个系统软件代码的小小失误，就有可能招致毁灭性的灾难。

MathWorks应用工程师团队经理魏奋认为，航空航天、军事、汽车、医疗领域对安全性要求的严苛程度远超一般产品，并且每一步都经过了严格测试，但即便这样，还是发生了产品代码运行时错误(Runtime error)。

因此，如何积极有效的预防这些代码错误，成为业界面临的共同挑战。

MathWorks公司近日宣布引入两款新的代码验证工具：Polyspace Code Prover和Polyspace Bug Finder，希望能够藉此确保嵌入式软件的稳健性，使其能够以最高级别的质量和安全性运行。

新增的两款产品提供了端到端软件验证功能，涵盖了查找缺陷、检查代码规则以及证明不存在运行时错误，可供早期开发阶段使用。

魏奋说，两款新工具的最大优势在于使用了形式化方法(formalization method)，这是一种推导而非穷举的数学验证方式，确保一定找出并验证所有的运行式错误，这对软件开发者来说是个福音。

负责代码安全和认证的工程师可以使用Polyspace Code Prover来确定何处会发生或不会发生运行错误。

Matlab深度学习工具箱使用方法深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域展现了出色的性能和应用潜力。

为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术，MathWorks公司推出了Matlab深度学习工具箱。

本文将介绍该工具箱的基本使用方法，并结合实例演示其强大的功能。

一、准备工作在使用Matlab深度学习工具箱之前，我们需要进行一些准备工作。

首先，确保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。

其次，如果你希望使用GPU进行运算加速，还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。

二、创建深度学习模型在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深度学习模型。

首先，我们需要选择适合我们任务的网络结构。

Matlab深度学习工具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

我们可以根据具体的任务需求选择合适的网络结构。

接下来，我们需要定义模型的输入和输出。

在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用图像数据存储对象（ImageDatastore）和标签数据存储对象（Datastore）来管理和预处理我们的数据。

同时，我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作，以提高模型的性能。

最后，我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。

在该函数中，我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。

训练完成后，我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测，或使用predict函数对数据进行其他类型的预测。

三、模型调优与评估在创建深度学习模型之后，我们通常需要对其进行调优和评估。

在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用HyperparameterTuner对象来进行超参数的自动调优。

通过指定待调优的超参数范围和调优目标，我们可以在指定的训练框架中自动寻找最优的超参数组合。

MATLAB –基于模型设计仿真平台MATLAB是美国MathWorks公司开发用于解决科学计算和动态系统建模仿真的软件包，经过20多年的发展，MATLAB已经成为科学计算、控制系统设计与仿真、信号处理设计与仿真等领域的事实上的工业标准工具，被广泛应用于航空航天与国防、汽车、教育、行政等行业。

世界各大知名航空航天与国防单位普遍使用MA TLAB作为平台化的工具进行基于模型的设计，比如Lockheed Martin F-35战斗机、NASA火星探测器等。

MA TLAB为多领域系统设计提供了统一的软件环境，能够进行高性能动态系统的仿真、分析及测试，并能自动生成符合DO-178B 和MISRA-C标准的高效的嵌入式代码，为开发人员提供一体化工作平台。

“不远的将来，每个工程师的计算机上有两个必用的应用软件，一个是微软的Word, 一个是MATLAB。

”--The Mathworks公司总裁Jack LittleMATLAB软件包由同名的MATLAB®基础模块、Simulink®基础模块和其他90多个各应用领域的产品模块(toolbox\Blockset等)所共同组成。

MATLAB –科学计算的语言MATLAB作为科学计算领域的首选工具，提供了基于矩阵的数值计算功能，集成了2维和3维图形能力，拥有方便的图形用户界面设计能力，并提供了一种交互式的高级编程语言—M语言，这种语言比C/C++、Fortran等语言更适合解决科学和技术问题。

用户可以通过编写M语言脚本或者函数文件进行高效的数据分析、可视化和算法开发工作。

MathWorks公司利用M语言开发了涉及各个专业领域解决实际应用问题的丰富的工具箱，扩展了控制系统设计与分析、信号和图像处理、金融财务分析等领域；工具箱还提供数据采集和处理功能，MATLAB可以直接获取硬件设备(串口、网口、声卡、显卡和其他工控机板卡等)和软件(数据库、文本、Excel等)的测试测量数据，同时，MATLAB提供了统计、曲线拟合、优化等工具箱对数据进行综合处理与分析。

MathWorksMatlabR2018b（V9.5）破解版密钥安装+许可激活详细教程（含下载）Matlab R2018b破解版是⼀款由MathWorks公司推出的全球最强⼤、最实⽤超强商业数学软件，新版为⼤家带来了5G⽆线通信领域、传感器融合以及⽬标跟踪等⽅⾯的新功能，是应⽤程序构建、脚本编写和团队软件开发不可获取的⼯具，这⾥⼩编主要为⼤家图⽂详细介绍下MathWorks Matlab R2018b(V9.5)破解版密钥安装+许可激活教程，并附上Matlab R2018b破解版下载，希望可以帮助到⼤家。

Matlab R2018b Win64位中⽂特别版(附许可⽂件+安装密钥+激活⽅法)类型：编程其它⼤⼩：12.0GB语⾔：简体中⽂时间：2018-09-19查看详情Matlab r2018b破解版安装激活图⽂教程1、在本站提供的百度⽹盘中，下载Matlab r2018b软件安装包和Crack破解⽂件到本地由于⽂件教程，⼩编这⾥推荐⼤家使⽤【（绿⾊免安装）或（需安装）】进⾏⾼速下载；2、下载后解压Matlab r2018b程序，选择任意⼀个r2018b_win64.*rar进⾏解压即可，解压后加载R2018b_win64.iso⽂件（没有相关镜像软件的朋友们可以选择右键解压R2018b_win64.iso⽂件），在弹出的窗⼝内找到setup.exe，⿏标右击选择【以管理员⾝份运⾏】在安装向导中，选择“使⽤⽂件安装密钥”，然后点击【下⼀步】3、选择“是”接受许可协议，然后继续点击【下⼀步】4、在这⼀步中选择“我已有我的许可证的⽂件安装密钥”，并输⼊安装密钥：09806-07443-53955-64350-21751-41297，然后点击【下⼀步】5、选择软件安装⽬录，程序默认安装在C盘，由于软件占⽤磁盘空间较⼤（12GB+），所以在这⾥⼩编建议⼤家更改安装位置，点击【浏览】可更改软件安装位置（⼩编建议⼤家选择D盘）6、选择要安装的产品，不懂⾃⼰要⽤到哪些产品的童鞋们就全选的，之后继续点击【下⼀步】7、选择创建快捷⽅式，为了⽅便打开Matlab r2018b程序，这⾥⼩编建议⼤家将“桌⾯”和“开始菜单”全部选中，然后点击【下⼀步】8、确认所选安装信息，⽆误后，点击【安装】9、正在安装中，这个过程⼤概需要30分钟左右的时间，请耐⼼等待…10、弹出产品配置说明界⾯，默认，点击【下⼀步】11、安装完成，点击【完成】，安装结束后请勿直接打开软件，后续还须进⾏破解。

matlab中gpuarray用法在MATLAB中，GPUArray是用于处理和计算在GPU上执行的数据类型。

它是一种数组类型，可以在GPU设备上进行并行计算，以加速计算过程。

要使用GPUArray，首先需要确保计算机上安装了支持GPU计算的硬件和驱动程序。

然后，在MATLAB中，可以通过以下步骤来创建和使用GPUArray：1.将数据从CPU内存传输到GPU内存：可以使用函数gpuArray将MATLAB中的普通数组（例如基本数据类型）转换为GPUArray。

例如：```matlabA = gpuArray([1, 2, 3, 4, 5]); %将普通数组A转换为GPUArray```2.在GPU上执行计算：可以直接使用GPUArray执行各种算术和元素级操作，如加法、减法、乘法、除法、指数、对数等。

这些操作将在GPU设备上并行执行以加速计算。

例如：```matlabB = A + 10; %在GPU上执行A + 10计算，并将结果存储在GPUArray B中```3.从GPU内存传输数据回CPU内存：如果需要将计算结果传输回CPU内存，可以使用函数gather将GPUArray转换回普通数组。

例如：```matlabC = gather(B); %将GPUArray B转换为普通数组C，并存储在CPU内存中```除了基本的数学运算，GPUArray还支持更高级的操作，如傅里叶变换、卷积、矩阵乘法等。

此外，还可以使用函数gpuArrayfun和arrayfun在GPU上执行自定义函数。

拓展：使用GPUArray可以加速计算，特别是对于涉及大量数据和复杂计算的任务。

在使用GPUArray时，需要注意以下几点：1.建议尽可能地将整个计算过程都放在GPU上执行，以避免数据在CPU和GPU之间的频繁传输。

这可以提高计算速度。

2.在使用GPUArray之前，可以使用函数gpuDevice来选择要使用的GPU设备，并使用函数gpuDeviceCount检查计算机上可用的GPU数量。

MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MA TLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MA TLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JA V A的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MA TLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

编辑本段基本应用MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：●数值分析●数值和符号计算●工程与科学绘图●控制系统的设计与仿真●数字图像处理技术●数字信号处理技术●通讯系统设计与仿真MATLAB在通讯系统设计与仿真的应用●财务与金融工程●管理与调度优化计算（运筹学）MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。

在MATLAB中使用GPU加速计算的技巧随着计算机性能的提升和科学研究的不断深入，传统的中央处理器（CPU）已经无法满足高性能计算的需求。

为了提升计算速度和效率，图形处理器（GPU）开始被广泛应用于科学计算领域。

而MATLAB作为一款功能强大的数值计算软件，也提供了使用GPU加速计算的功能。

本文将介绍一些在MATLAB中使用GPU加速计算的技巧，帮助读者更好地利用GPU进行高效的计算。

一、了解GPU计算的基本原理GPU是一种并行处理器，相对于CPU而言，其拥有更多的核心和更高的内存带宽。

这使得GPU在一些并行计算任务上具有明显的优势。

在使用GPU加速计算之前，我们需要先了解GPU计算的基本原理。

GPU计算的核心思想是利用大量的线程并行地执行指令。

每个线程可以执行相同的指令，但是操作的数据可以是不同的。

GPU中的核心被分为多个线程块，每个线程块中又包含多个线程。

通过合理地划分线程块和线程，可以实现对复杂计算任务的并行处理。

二、选择适合GPU加速的任务在使用GPU加速计算之前，我们需要明确哪些任务适合使用GPU进行加速。

一般来说，涉及大规模数组计算和迭代运算的任务更适合使用GPU加速。

例如，对大规模矩阵的乘法运算，可以将其拆分为多个小矩阵的乘法运算，然后由不同的线程并行地执行。

这样可以显著提升计算速度。

而对于简单的数值运算和逻辑判断，由于其计算量较小，使用GPU加速效果并不明显。

三、使用GPU数组进行计算MATLAB提供了一种特殊的数组类型，称为GPU数组。

与传统数组不同，GPU数组存储在GPU的内存中，可以直接在GPU上进行计算，避免了数据在CPU和GPU之间的频繁传输。

我们可以使用`gpuArray`函数将一个普通数组转化为GPU数组，然后在GPU上进行计算。

例如，假设我们有两个数据向量`A`和`B`，我们可以使用以下代码将其转化为GPU数组并进行相加操作：```matlabA = rand(1e6, 1);B = rand(1e6, 1);A_gpu = gpuArray(A);B_gpu = gpuArray(B);C_gpu = A_gpu + B_gpu;```在这个例子中，`A`和`B`是普通的数组，通过`gpuArray`函数转化为GPU数组。

近年来，使用GPU(通用图形处理器)进行科学计算已变得十分普遍。

GPU最初设计用于图像密集型视频游戏产业中的图形渲染绘制，但近年来GPU不断发展，现可用于更广泛的用途。

研究人员可对其进行程序设计以执行计算，用于数据分析、数据可视化，以及金融和生物建模等应用。

MATLAB的GPU支持为活跃于许多学科的大量研究人员(不一定是CUDA编程专家)提供了一种加速科学计算的新方法。

考虑到MATLAB主要是用于科学计算和工程计算，因此MATLAB最新提供的GPU支持是一种逻辑开发，以便让非编程专家同样能够使用此技术。

有了MATLAB的这些新功能之后，用户便可以利用GPU来实现其应用程序的显著提速，而无需进行低级的C语言程序设计。

这一最新技术发展提供了现有方法以外的其他方法来加速特定硬件上的MATLAB算法执行。

使用MATLAB进行GPU程序设计MATLAB中的CUDA支持为GPU加速后的MATLAB操作提供了基础，并实现了现有CUDA内核与MATLAB应用程序的集成。

用户现在可以使用不同的程序设计技术来实现易用性与执行优化两者的适当平衡(参考文献1)。

MATLAB支持启用了CUDA的NVIDIAGPU(具有1.3或更高版本计算功能)，例如Tesla10系列和基于Fermi架构的尖端Tesla20系列。

GPU1.3版提供的双浮点精度全面支持是保证大多数科学计算不因速度权衡而损失精度(lossSvb)的先决条件，并且可以将代码更改的需要减到最低。

在MATLAB中实现GPU计算的三种方法加速了整个应用程序的进度，并实现了所需的建模复杂度与执行控制间的权衡方案。

在GPU上执行重载的MATLAB函数最简单的编程模式包括对GPU(GPU数组)上已加载数据的MATLAB函数直接调用。

用户可以决定何时在MATLAB工作区和GPU之间移动数据或创建存储在GPU内存中的数据，以尽可能减少主机与设备间数据传输的开销。

在第一个版本中，已重载了超过100个MATLAB函数(包括FFT和矩阵除法)，以在GPU数组中无缝执行。

MATLAB并行计算与GPU加速方法一、引言在当今的科学计算领域，数据量和计算复杂度都在不断增加，传统的串行计算已经无法满足实时性要求和大规模数据处理的需要。

并行计算技术的发展为科学家、工程师和数据分析师提供了更强大的计算能力和效率。

而在并行计算技术中，GPU加速方法成为了重要的一部分，它可以将大量的计算任务分配到GPU上并行处理，加速计算速度。

本文将探讨MATLAB中的并行计算与GPU加速方法。

二、并行计算基础1. 并行计算概述并行计算是指将任务分割成多个小任务，由多个处理单元分别执行这些任务，同时进行计算，最后将结果合并。

与传统的串行计算不同，多个任务可以并行进行，从而节省计算时间。

并行计算可以分为两类：数据并行和任务并行。

数据并行是指将任务分割成多个部分，在不同的处理单元上对不同的数据进行计算。

任务并行则是将任务分割成多个子任务，每个处理单元负责执行其中的一部分。

2. MATLAB的并行计算工具MATLAB提供了多种并行计算工具，包括Parallel Computing Toolbox、MATLAB Distributed Computing Server等。

其中，Parallel Computing Toolbox提供了并行计算的核心功能，可以在本地计算机或集群上进行并行计算。

它提供了多种并行计算模式，包括并行循环、并行任务、并行数据等。

MATLAB Distributed Computing Server则是在多台计算机上进行并行计算的解决方案。

三、GPU加速方法1. GPU的基本原理GPU全称为Graphics Processing Unit，是专门用于处理图形和影像计算的硬件设备。

与传统的CPU相比，GPU具有更多的核心和更强的并行计算能力。

GPU加速计算的基本原理是将计算任务分配到GPU上的多个核心进行并行计算。

由于GPU的并行计算能力强大，可以同时执行大量的浮点运算，从而大幅提高计算速度。

96M i c r o c o n t r o l l e r s &E m b e d d e d S ys t e m s 2019年第1期w w w .m e s n e t .c o m .c n师更好地使用G r e e n P A K 器件开发电子产品提供了极其丰富的工具选项㊂G r e e n P A K 工具系列中的三个主要平台:D I P 开发平台,高级开发平台和P r o 开发平台都将支持S L G 46826和S L G 46824进行产品开发㊂矽立科技交付第5亿颗加速度计体积㊁低功耗的M E M S 运动传感器供应商m C u b e(矽立科技)正式宣布,其行业领先的加速度计产品累计交付量已突破5亿件㊂m C u b e (矽立科技)达成5亿台产品增长的关键因素在于其向全球工程师提供新产品和开发套件的全球可用性和快速部署㊂M o u s e r E l e c t r o n i c s(贸泽电子)实现了这一功能,并将在推广m C u b e(矽立科技)最新产品的过程中持续扮演重要角色,包括推广全球体积最小㊁功耗最低的3轴加速度计M C 3672和M C 3635㊂T E C o n n e c t i v i t y Am b i M a t e M S 4传感器模块开发套件在贸泽开售贸泽电子(M o u s e r E l e c t r o n i c s )开始备货T E C o n -n e c t i v i t y (T E )的A m b i M a t e 传感器模块M S 4开发套件㊂T E 是连接和传感器领域的全球领导者,其开发套件允许全球工程设计和开发团队为具有T E 先进A m b i M a t eM S 4系列传感器模块的系统构建原型和评估板㊂贸泽备货的T E A m b i M a t e 传感器模块M S 4开发套件让工程师和开发人员能够将多达7个智能传感器连接到R a s p-b e r r y Pi 或A r d u i n o 板,并通过T E 的可下载代码在30分钟内收集数据㊂所有套件均包括无源红外(P I R )运动㊁光㊁温度和湿度传感器,以及用于等效C O 2(e C O 2)和挥发性有机化合物(V O C)的集成式麦克风和传感器等可选配件㊂T E A m b i M a t e M S 4系列传感器模块和开发套件便于在楼宇自动化㊁照明和智能家居应用中轻松集成各种主机产品,以通过环境数据作出产品决策㊂例如,工程师可使用一个或多个模块来捕捉V O C 和e C O 2浓度并评估空气质量㊂T E A m b i M a t e 传感器模块集成了麦克风,可通过侦听声音增强运动检测功能㊂通过一组模块可检测浓度㊁湿度㊁温度和光照度,允许楼宇控制器调整室内亮度㊁H V A C 设备㊁能源管理以及其他分区环境控制,效果持久㊂瑞萨电子推出32位R X 66T 系列M C U瑞萨电子株式会社推出R X 66T 系列M C U ,这是瑞萨电子32位R X M C U 系列中旗舰产品的首批成员,它们全部采用全新的第三代R X v 3C P U 内核㊂R X 66T 采用先进的C P U 内核技术,大幅度提升了性能1,比以前的R X 系列M C U 性能提高了2.5倍之多㊂结合强大的新型R X v 3内核与目前R X 62T 和R X 63T M C U 的优势,能够提供逆变器控制所需要的实时性能以及更强的稳定性㊂这些新型M C U 非常适合下一代智能工厂设备中的工业应用,例如工业电机㊁电源调节器和机器人,以及包括空调和洗衣机在内的智能家居设备㊂当工作在160MH z 时,R X 66T M C U 可达到928C o r e M a r k 的业界先进性能2,从而实现更精确的逆变器控制㊂这些M C U 可同时控制多达四个电机,是传统电机控制以及需要多轴电机控制应用的理想选择㊂这些应用包括紧凑型工业机器人和正在迅速普及的个人型机器人㊂此外,R X 66T 的额外处理能力能够让开发人员利用嵌入式A I (e A I)添加程序,以便进行电机故障检测㊂这些程序能够根据电机的电流或振动特性实时检测电机故障并确定故障位置㊂这一功能在生产力㊁安全性和质量方面为开发人员带来重要附加价值㊂R X 66T M C U 还集成了5V电源,能够提供出色的噪声容限㊂新思科技为下一代A I 芯片设计推出P l a t f o r m A r c h i t e c t U l t r a新思科技推出适用于下一代架构探索㊁分析和设计的解决方案P l a t f o r m A r c h i t e c t U l t r a ,以应对人工智能(A I)系统级芯片(S o C )的系统挑战㊂此解决方案支持神经网络芯片根据数据中心或嵌入式设备可用功耗和性能预算,平衡所需卷积神经网络(C N N )的吞吐量㊂P l a t f o r m A r -c h i t e c t U l t r a 灵活映射C N N 算法和数据吞吐流量,以探索处理和内存架构方案,使架构师能够分析㊁选择㊁优化㊁调整算法和架构,以满足性能和功耗要求㊂M a t h W o r k s 推出用于M A T L A B 的5G T o o l b o xM a t h W o r k s 推出5G T o o l b o x 工具箱,提供了符合标准的波形和参考设计,用于3G P P 5G 新无线(N R )通信系统的物理层建模㊁仿真和验证㊂工程师使用5G T o o l b o x 可以快速设计关键算法并预测符合5G R e l e a s e 15标准规范的系统端到端链路性能㊂5G T o o l b o x 成为M a t h W o r k s 公司的无线通信产品系列的一员,该产品系列还包括对L T E 和W L A N 标准的支持㊁大规模M I M O 天线阵列和R F 前端技术的仿真㊁无线测试以及无线电硬件的快速原型设计㊂5G T o o l b o x 是设计工作流程的基础,可帮助无线团队快速开发㊁设计原型和测试设计㊂很多公司公司原本对射频㊁天线和基带设计采用各自独立的工具,M I MO 技术经验有限,或者缺乏从仿真到原型设计的自动化,现在他们可依靠MA T L A B 作为仿真㊁空中测试和快速原型设计的通用环境㊂(责任编辑:芦潇静)。