目录
一. 环境配置
1. GPU+VisualStudio+Matlab版本适配性查看
2. Matlab环境配置
二. 使用Matlab编译CUDA工程
1. 建立CUDA工程并编写GPU代码
2. 编写可供Matlab编译的CUDA代码
2.1 包含的头文件
2.2 程序入口函数mexFunction
3. 使用Matlab编译CUDA工程并调用
3.1 mexcuda编译指令
3.2 调用方法
总结一下之前做的工作，想到哪里写到哪里，以后遇到问题会继续更新~~~~
———————————————————以下为正式内容—————————————————
查看本机matlab支持的vs版本信息：Matlab安装路径\bin\win64\mexopts
查看本机Matlab支持哪个版本的GPU：GPU Support by Release- MATLAB & Simulink- MathWorks 中国
https://ww2.mathworks.cn/help/parallel-computing/gpu-support-by-release.html
首先在matlab命令行输入
mex -setup C++使用适合本机的Vs编译Cuda程序
1.1 点击VisualStudio图标，点击创建新项目
1.2. 选择CUDA 11.3 Runtime（11.3为本机安装的CUDA ToolKit版本）
1.3. 编写GPU代码。
1.4 几点建议
（1）为了便于确定代码执行的正确性，建议先用一般的c语言标准编写代码并验证正确性 。
（2）编写头文件时，规范使用#ifdef、#define、#endif防止头文件嵌套包含时的重复调用，不建议使用#pragma once，因为#ifdef、#define、#endif受C/C++语言标准支持，不受编译器的限制，而#pragma once受编译器的限制，mexcuda编译器不一定支持#pragma once。
#ifndef _HeadFileName_H // _HeadFileName为当前头文件的名称
#define _HeadFileName_H
/*** 头文件内容 ***/
#endif（3）在核函数中使用pow函数时，最好使用powf（CUDA内置的加速函数）代替，防止后续Matlab端编译错误
（4）如果在代码中使用了动态并行，需要将属性-> CUDA C/C++ -> Generate Relocatable Device Code设置为 是(-rdc=true)
在项目中添加新建项 mexFunction.h，头文件内容如下
#ifndef _mexFunction_H
#define _mexFunction_H
#include "MatlabPath\extern\include\mex.h"
#include "MatlabPath\toolbox\parallel\gpu\extern\include\gpu\mxGPUArray.h"
#endifMatlabPath是本机Matlab的安装目录，需要注意的是，因为matlab版本的更新，mex和mxGPUArray的文件路径可能与上述不符，此时在Matlab安装目录中搜索mex.h和mxGPUArray.h，将搜索结果所在的路径复制过来即可。
与c语言不同，使用Matlab编译代码时的程序入口函数为mexFunction函数，函数定义规范为
void mexFunction(int nlhs, mxArray* plhs[], int nrhs, const mxArray* prhs[])
{
/**** 程序内容 ****/
}文件中需要包含2.1中定义的“mexFunction.h”头文件。
1.接口参数定义
| 参数名称 | 参数含义 |
| nlhs | 输出变量个数 |
| plhs | 输入变量指针数组 |
| nrhs | 输入变量个数 |
| prhs | 输入变量指针数组 |
2.参数传递方法为
（1）获取实数输入变量
//获取实数指针
AfterRvpDataReal = (float*)mxGetPr(prhs[0]);// float或int或double（2）获取复数输入变量
//获取实部指针
double* real = (double*)mxGetPr(prhs[0]);
//获取虚部指针：
double* imag = (double*)mxGetPi(prhs[0]);（3）获取字符串输入变量
需要使用mxArrayToString对输入变量类型进行转化。
char* path = mxArrayToString(prhs[5]);（4）获取矩阵大小
//输入矩阵的行数
row = mxGetM(prhs[0]);
//输入矩阵的列数
column = mxGetN(prhs[0]);（5）初始化实数输出变量
plhs[0] = mxCreateNumericMatrix(DistanceNum*AzimuthNum, 1, mxSINGLE_CLASS, mxREAL);
real = (float*)mxGetPr(plhs[0]);
plhs[1] = mxCreateNumericMatrix(DistanceNum*AzimuthNum, 1, mxSINGLE_CLASS, mxREAL);
imag = (float*)mxGetPr(plhs[1]);（6）初始化复数输出变量
plhs[0] = mxCreateNumericMatrix(rawNum, columnNum, mxSINGLE_CLASS, mxCOMPLEX);
real = (float*)mxGetPr(plhs[0]);
imag = (float*)mxGetPi(plhs[0]);假设是2*5矩阵（rawNum = 2，columnNum = 5）
real[6] = {1,2,3,4,5,6，7,8,9,10};imag[6] = {1,3,5,7,9,11,13,15,17,19}
则传回matlab的矩阵是：
(7)一个例程：
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],
int nrhs, mxArray const *prhs[])
{
double* a = (double*)mxGetPr(prhs[0]);
double* b = (double*)mxGetPi(prhs[0]);
int c = mxGetM(prhs[0]);
double* real;
double* image;
plhs[0] = mxCreateNumericMatrix(2, 5, mxDOUBLE_CLASS, mxCOMPLEX);
real = (double*)mxGetPr(plhs[0]);
image = (double*)mxGetPi(plhs[0]);
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
real[i] = i;
image[i] = 2 * i + 1;
}
printf("------------------\n");
printf("%f,%f,%f,%f\n", a[0],a[1],a[2],a[3]);
printf("%f,%f,%f,%f\n", b[0], b[1], b[2], b[3]);
printf("%d\n",c);
printf("------------------");
}Matlab编译CUDA工程使用mexcuda指令，该指令的说明文档在
Compile MEX-function for GPU computation - MATLAB mexcuda - MathWorks 中国https://ww2.mathworks.cn/help/parallel-computing/mexcuda.html接下来对该指令的应用进行简单的说明。
（1）如果工程中有多个源文件option1，option2，……，optionN，则需要输出使用到的所有源文件的路径，此处建议输入文件的完整路径（绝对路径），而非相对路径，例如：
mexcuda E:\Work\cudaSource1.cu E:\Work\cudaSource2.cu E:\Work\cSource1.cpp...
E:\Work\cSource2.cpp（2）如果文件中使用了动态并行，则需要在对应的文件前面加上-dynamic，例如：
mexcuda -dynamic E:\Work\cudaDynamicSource1.cu ...
E:\Work\cudaNoDynamicSource2.cu ...
-dynamic E:\Work\cudaDynamicSource3.cu ...
E:\Work\cSource1.cpp ...(3) 如果文件中使用了CUDA库函数（cufft、cublas等），则需要加入库函数路径，格式是
‘库函数完整文件路径’ -l+库函数名称，例如：
mexcuda 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\lib\x64\cufft.lib' -lcufft ...
-dynamic E:\Work\cudaDynamicSource1.cu ...
E:\Work\cudaNoDynamicSource2.cu ...
-dynamic E:\Work\cudaDynamicSource3.cu ...
E:\Work\cSource1.cpp ...（4）按回车后，出现MEX已成功完成证明编译成功，此时文件夹中应该出现.mexw64执行文件，该文件名称与mexcuda指令后的第一个文件名保持一致，例如，（3）中生成的文件名称为cudaDynamicSource1.mewx64。
（5） 可能出现的问题以及修正方法
解决方法：将printf函数更换为mexPrintf函数，使用时同样需要包含头文件"mex.h"和"mxGPUArray.h"两个头文件，即2.1中定义的“mexFunction.h”头文件。
错误使用 mex
LINK : error LNK2001: 无法解析的外部符号 mexFunction
ConfidencePixelSelection.lib : fatal error LNK1120: 1 个无法解析的外部命令出现原因：没有编写mexFunction程序入口
改正方法：按照 2. 编写可供Matlab编译的CUDA代码 中的方法编写mexFucntion函数
nvlink error : Undefined reference to '_Z3powfi' in 'C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/mex_374451651535793_20720/MatrixOperation.obj' (target: sm_35)出现原因：在核函数中使用了cpu函数pow()
改正方法：将核函数中的pow改为powf
出现原因：头文件重复定义
改正方法：在头文件开头和结尾加入：#ifndef，#define，#endif
F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\extern\include\matrix.h(756): error C2143: 语法错误: 缺少“)”(在“常数”的前面)
F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\extern\include\matrix.h(756): error C2143: 语法错误: 缺少“;”(在“常数”的前面)
F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\extern\include\matrix.h(756): error C2059: 语法错误:“常数”
F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\extern\include\matrix.h(757): error C2059: 语法错误:“)”出现原因：具体的咱也不清楚
改正方法：把“mex.h”和“mxGPUArray.h”的头文件包含放在自定义头文件的前面，例如：将下方代码段
//标准库部分
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//自定义头文件
#include "a.h"
//mexFuntion头文件
#include "F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\extern\include\mex.h"
#include "F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\toolbox\parallel\gpu\extern\include\gpu\mxGPUArray.h"改为：
//标准库部分
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//mexFuntion头文件
#include "F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\extern\include\mex.h"
#include "F:\HSCdownload\Matlab\R2020b\toolbox\parallel\gpu\extern\include\gpu\mxGPUArray.h"
//自定义头文件
#include "a.h"
error C2059: 语法错误:“<”出现原因：出现错误的位置是核函数调用时候的<<< >>>，所以是因为在c/c++文件中调用了核函数
改正方法：对应的文件由.cpp改为.cu即可
调用mexw64文件的方法与函数调用方法相同，但是要注意，如果cuda代码中的参数精度为float、int等，需要先在matlab中进行类型转化，转化方法为：
单精度参数：single(var)
整型参数：int32(var)
将参数传回matlab端后，需要使用gather()函数将结果转化为matlab中的数据类型以便进行后续处理。
% 调用cudaDynamicSource1.mmexw64程序
% cuda代码中matInPutVar1为双精度类型，matInPutVar2为单精度类型，matInPutVar3为整型
cudaInPutVar1 = matInPutVar1;
cudaInPutVar2 = single(matInPutVar2);
cudaInPutVar3 = int32(matInPutVar3);
[cudaOut1, cudaOut2] = cudaDynamicSource1(cudaInPutVar1 , cudaInPutVar2 , cudaInPutVar2 );
% 将cuda输出转化为Matlab的数据类型
matOut1 = double(gather(cudaOut1);
matOut2 = double(gather(cudaOut2);