Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Mex CUDA程序的调试方法简单介绍下经验。
最简单的CUDA程序莫过于“vectorAdd.cu"，即向量的加法。下面给出了一个向量加法的简单例子：
继续阅读
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。
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：
| Matlab版本 | CUDA版本 | Visual Studio版本 |
|---|---|---|
| 2014a | 5.5 | 2008,2010 |
| 2014b | 6.5 | 2008,2010,2012 |
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。