在CUDA内核中可以使用Matlab函数吗？

lsqcurvefit

Matlab函数用于将模型曲线的参数拟合到真实曲线（从实验或观察中获得的数据），从而使平方差最小化

该函数非常耗时，如果在大型曲线集上使用，可能会禁止使用

它是否可以直接在CUDA内核中使用，然后所有程序都在Matlab中编码？（编辑：这是指，无需为内核编写C语言中的自定义版本的

lsqcurvefit

。例如：在Matlab中编写内核代码（使用“任何”Matlab函数，如

lsqcurvefit（）

），然后使用Matlab提供的工具编译内核，最后在GPU中执行内核，从Matlab主机代码调用）

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谢谢，有很多方法，但是没有任何matlab代码可以在CUDA内核中使用。

你的问题不是很清楚，似乎有点矛盾（在CUDA内核中使用matlab函数，然后在matlab中编写所有程序？）。无论如何，您不能在CUDA内核中直接使用Matlab函数。但是您可以编写自己的CUDA版本的Matlab函数，然后通过mex文件编译并链接它，以供Matlab脚本调用。@Jackolanten其中一种可能性（我不知道是否有效）是不使用C而是使用Matlab编写内核（然后使用lsqcurvefit）。然后将matlab内核（使用matlab提供的工具）编译成正确的CUDA机器代码，然后从matlab主机代码调用它。我一直在使用CUDA加速函数，通过mex函数编译并链接到matlab。目前我是Matlab2010a用户，还没有切换到Matlab2012。要实现您所说的，您需要一个工具，将Matlab函数编译为要在CUDA内核中调用的

\uuuuu设备

函数。我不知道有什么工具能做到这一点。但是，在新的Matlab GPU计算功能中，确实有一些Matlab函数可用于GPU执行。更清楚的是，Matlab支持

gpuArray

类型，允许在GPU上执行许多数组操作。它还拥有越来越多的功能列表，这些功能来自于各种工具箱（统计、图像处理等等），这些工具箱已经能够在GPU上工作。当然，这并不意味着可以在CUDA内核中运行MATLAB代码。。您可以很容易地从MATLAB代码中调用CUDA内核，或者编写包含CUDA代码的MEX文件：然后，让我看看我是否理解正确。内核必须用C编写，而不是用matlab编写，所以我不能在内核中使用lsqcurvefit（）。唯一的选择是等待lsqcurvefit在将来启用GPU。我建议阅读一些关于CUDA GPU计算主题的基本资料。一个很好的可能性是J.桑德斯和E.坎德罗特的书《CUDA by Example》。在那之后，你会有一个更清晰的画面，也许能够回答自己的问题。如果您是第一次在Matlab下编译和链接基于CUDA的mex文件，可能会很棘手。有关一些有用的说明，请参阅。