CUDA编程模型：在Matlab中实现并行计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它可以利用GPU的并行计算能力加速各种科学计算和数据处理任务。在Matlab中，我们可以利用CUDA编程模型来实现并行计算，从而提高程序的执行效率。
在本文中，我们将介绍如何在Matlab中使用CUDA编程模型进行并行计算。我们将通过一个简单的示例来说明如何使用CUDA来加速矩阵相乘的计算过程。
首先，我们需要确保系统中已经正确安装了CUDA工具包和适应的GPU驱动程序。然后，我们需要在Matlab中启用GPU计算功能。可以通过以下命令来检查GPU计算功能是否可用：
gpuDeviceCount
如果输出的结果大于等于1，表示GPU计算功能可用。
接下来，我们将创建一个Matlab函数，其中包含了CUDA编程模型的相关代码。以下是一个实现矩阵相乘的示例函数：
function C = matrixMultiply(A, B)% 获取输入矩阵的大小
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当下的GPGPU(General Purpose GPU(Graphic Process Unit))—（CUDA: Compute Unified Device Archit
【原文：[https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/79434090][https_blog.csdn.net_cy
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Jeremy Lin @HQU Update: 2014/4/29 Matlab代码优化 Matlab是一种高级计算机语言，同时也是一个用于算法开发，数据可视化，数
约定不等于承诺〃
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
「爱情、让人受尽委屈。」
朱雀
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╰+哭是因爲堅強的太久メ
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