这是一个“Hello World”风格的示例，展示了从MATLAB直接使用CUDA（Nvidia在gpu工具包上的超级计算）的简单方法。网上很少有关于如何做这类事情的信息（除了专有的和/或复杂的例子），所以这个例子是以简单为目标编写的。

要运行：首先使用“my_compile test.cpp”编译它，然后在您选择的两个长度为5的向量上运行新的MEX文件，如“test（[1 2 3 4 5]，[10 20 30 40 50]）”

要求：
1）这个例子是为英伟达GTX 260或280编写的，它们是唯一支持双精度算术的GPU。这反映如下：在my_compile.m中，nvcc使用“-arch compute_1金宝app3”开关运行，该开关为GTX 260及以上版本生成代码。如果要在旧硬件上运行此示例，请删除此开关，将test.cu中的所有double替换为single，然后重写test.cpp以将single数组传递给gpuAdd，而不是double。

2） 此示例是为VisualStudio2008（9.0）编写的。如果您有Visual Studio 2005（8.0），您应该能够通过将my_compile正文中的第6个字符从“9”更改为“8”来运行该示例。

3） 这个例子是用WindowsXP64编写的。它可能适用于其他版本的Windows，但可能需要更改my_compile.m以从环境变量获取正确的路径。

4） 这个例子是在CUDA 2.1（测试版）上编写的

文件夹：
1） test.cpp是一个非常标准的MEX文件，它希望与函数gpuAdd链接，该函数将三个指针指向长度为5的双数组，并将前两个数组的总和存储在第三个数组中。（这由“extern”C“gpuAdd…”表示）。

2） test.cu是一个非常简单的CUDA文件。gpuADD在gpu内存中创建三个长度为5的数组，用cpu内存中的双倍数填充前两个数组，生成5个线程来计算5个和，将结果复制回cpu内存，并进行清理。

3） my_compile.m有一些愚蠢之处，主要是因为nvcc有一些粗枝大叶。第一行是运行VisualStudio批处理文件的操作系统命令，该批处理文件设置临时环境变量，指定包含和库目录；“&”字符将此命令与nvcc COMPLE命令分开（必须在与批处理文件相同的命令中运行，否则临时变量将消失）。“-c”开关表示编译，但不是link test.cu。下一行尝试获取CUDA库的路径。如果有引号，它会去掉引号（旁注：在XP64上，CUDA在定义环境变量时忽略了加引号，但除非添加引号，否则不会编译；我们再次为MATLAB去掉引号。）最后一行使用mex编译mex文件，并将其与test.obj链接，正如nvcc在第一行中生成的那样。

怪癖：是的，当在正确配置的64位系统上运行时，这将生成有效的64位代码。我们运行的32位批处理文件只是nvcc出于自身原因坚持使用的文件。

警告：在gpu上运行的代码没有40多年的CPU编码经验为我们提供的任何保护。如果您的系统在使用gpu代码时崩溃，请不要感到惊讶。