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最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。

1.软件环境

这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中Cuda依赖Visual Studio、Matlab依赖Cuda和Visual Studio。官方正式支持的版本关系如下表：

本人用的Win10系统(64位），Matlab2014b、Cuda 7.5和VS2013。如果使用官方支持的版本，需要降级Cuda驱动和VS版本，要命的是，低版本的Cuda驱动在Win10上会崩溃（本人遇到过一次）。通过修改mex配置文件，可以使以上软件版本也用Cuda。

2.步骤

Matlab通过mex使用CUDA可以分为三步：

1 首先准备好cuda kernel文件（Matlab 自带，我的在下面的位置）：
"D:\Program Files\MATLAB\R2014b\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\mexGPUExample.cu"

2 编写一个testMexCuda.m文件，内容如下：

#设置环境变量
setenv('CUDA_PATH', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5');
setenv('CUDA_BIN_PATH','C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin');
setenv('CUDA_LIB_PATH', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib');
#编译(-v为显示详细信息,利于查错)
mex -v mexGPUExample.cu
#运行测试程序
x = ones(4,4,'gpuArray');
y = mexGPUExample(x)

注意如果你使用的CUDA版本不是7.5，请将7.5改为你的版本号（如6.5，6.0等）。

3 将mex_CUDA_win64.xml文件复制到testMexCuda.m文件所在的目录，并修改为内容如下
（"D:\Program Files\MATLAB\R2014b\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\win64\mex_CUDA_win64.xml"）

具体修改方式：

(1)VS环境变量： VS100COMNTOOLS=>VS120COMNTOOLS （120是VS2013，110是VS2012，100是VS2010）

(2)两个注册表值： "SOFTWARE\Microsoft\Microsoft SDKs\Windows\v6.0A" => "...\Windows\v7.1A"

(3)两个变量值：最后的LIB和LIBPATH直接更改为上面文件中的值。

以上的第三点修改很重要，如果不修改，编译时会出现如下错误：

错误使用 mex
nvcc fatal   : Could not set up the environment for Microsoft Visual Studio using 'D:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio
12.0/VC/Bin/amd64/../../../VC/bin/amd64/vcvars64.bat'

如果你编译的时候还有错，注意具体问题具体分析了，一般是版本号的问题。

运行成功后的结果如下：

>> testMexCuda
>> y

y =

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3.总结

1. 用mex调用CUDA是Matlab利用CUDA最简单的方式。在探索过程中，本人也看到了网上所说的用VS生成lib或dll的方法，经试验没有一个是成功的。自己做lib依赖项很难控制，mex的时候还是会产生一大堆LNK2001错误。
2. mex调用CUDA的关键在于配置文件mex_CUDA_win64.xml。每次用mex编译时将修改好的xml文件放在当前目录下，那么编译.cu文件与编译.cpp文件操作完全相同。还有一种方法，将修改好的mex_CUDA_win64.xml复制到D:\Program Files\MATLAB\R2014b\bin\win64\mexopts，这样一劳永逸，每次mex编译时不必再将xml文件带着了。
3. 解决了编译问题，剩下的就是如何利用好CUDA加速你的程序了。