如今，要实现大规模的并行计算，GPU是不二的选择，而使用cuda c进行GPU编程是目前进行GPU并行计算的主流方式。
However，matlab是科研人员最熟悉的编程语言。于是，一个折衷的方法就是将一些需要并行的代码用cuda c写好，然后用matlab调用它。
那么，如何配置呢？
准备材料：
win10 x64、matlab2016、visual studio 2015、CUDA 8.0
步骤：
0、以下使用matlab都请用管理员权限打开。
1、在matlab的命令行中输入：mex -setup，显示如下结果，这说明你的C\C++编译器配置好了。
>>mex-setupMEX配置为使用'Microsoft Visual C++ 2015 Professional (C)'以进行C语言编译。警告:MATLAB C和FortranAPI已更改，现可支持包含2^32-1个以上元素的MATLAB变量。不久以后，您需要更新代码以利用新的API。您可以在以下网址找到相关详细信息:http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:mex-setup C++mex-setup FORTRAN
2、按照matlab官网的教程进行用例的编译和测试，地址如下：
如果你能顺利的完成官网的教程，则跳到第9步，否则进入第3步。
3、在你的matlab安装目录下看是否有
mexGPUExample.cu文件，应该在
matlabroot/toolbox/distcomp/gpu/extern/src/mex/
目录下，比如我的matlab安装在C:\Program Files\MATLAB\R2016a\ 中，这个文件就在 C:\Program Files\MATLAB\R2016a\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex。
将matlab的工作目录改为
mexGPUExample.cu
文件所在的目录，如我的在：
C:\Program Files\MATLAB\R2016a\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex
4、在matlab的命令行中输入：mexcuda mexGPUExample.cu，如果显示如下结果，则进入第5步
>>mexcuda mexGPUExample.cu警告:Theselected C++compilerisnotsupportedforCUDA compilation.Searchingfora supported compiler.>Inmexcuda(line89)错误使用mex未找到支持的编译器或SDK。有关选项，请访问http://www.mathworks.com/support/compilers/R2016a/win64.html。出错mexcuda(line157)[varargout{1:nargout}]=mex(mexArguments{:});
5、出现上面的错误是由于matlab2016、vs2015和cuda8.0不适配造成的，使用matlab论坛上的回答是：
MATLAB R2016b requires CUDA 7.5, which doesn't support Visual Studio 2015. So the first thing it's doing is checking for a version of Visual Studio you can use, which you don't have.
但是，有意思的是，这哥们又说：
接着看这个网页，一个哥们提到了一种曲线救国的方案：
This is how to compile (*mexcuda*) with Visual Studio 2015 and Cuda 8.0 :
Go to: "\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\win64"
Copy files and rename 2013 to 2015: { "nvcc_msvcpp2013.xml" , "nvcc_msvcpp2013_dynamic.xml"}
Replace inside those files "7.5" to "8.0" and "12" to "14".
按照这个哥们的搞一搞。
在
mexGPUExample.cu
文件所在的目录中，你可以看到叫win64的文件夹，打开，可以看到有nvcc_msvcpp2012.xml、nvcc_msvcpp2012_dynamic.xml、
nvcc_msvcpp2013.xml、
nvcc_msvcpp2013_dynamic.xml，就是没有跟2015有关的文件，所以我们是不是应该做些什么。按照这个哥们的意思，将
nvcc_msvcpp2013.xml、
nvcc_msvcpp2013_dynamic.xml复制粘贴到这个文件夹，这是会出现这2个文件的副本，把这两个副本的文件名改为
nvcc_msvcpp2015.xml、
nvcc_msvcpp2015_dynamic.xml，当然，只换皮不换肉是不行的，打开这2个文件，按Ctrl+H，将文件中的7.5全部替换成8.0，将12替换成14.然后保存。
6、重启matlab，还是进入刚刚的路径，
在matlab的命令行中输入：
mexcuda mexGPUExample.cu，如果显示如下结果，则进入第7步
>>mexcuda mexGPUExample.cu使用'NVIDIA CUDA Compiler'编译。错误使用mexnvcc warning:The'compute_20','sm_20',and'sm_21'architectures are deprecated,andmay be removedina futurerelease(Use-Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).mexGPUExample.cuD:/Program Files (x86)/MicrosoftVisualStudio14.0/VC/Bin/amd64/../../../VC/INCLUDE\crtdefs.h(10):fatal error C1083:无法打开包括文件:“corecrt.h”:Nosuch fileordirectory出错mexcuda(line157)[varargout{1:nargout}]=mex(mexArguments{:});7、这个错误可能是由于使用的是win10系统造成的，需要预设一些环境变量，可以参考如下网页
需要在系统的环境变量中添加两个变量(INCLUDE和LIB)：
INCLUDE =
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10150.0\ucrt
LIB =
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10150.0\ucrt\x648、
重启matlab，还是进入刚刚的路径，
在matlab的命令行中输入：
mexcuda mexGPUExample.cu，如果显示如下结果，则进入第9步
>>mexcuda mexGPUExample.cu使用'NVIDIA CUDA Compiler'编译。c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\include\math_functions.h:warning C4819:该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为Unicode格式以防止数据丢失c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\include\math_functions.h(849):warning C4819:该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为Unicode格式以防止数据丢失...c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\include\math_functions.h(7956):warning C4819:该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为Unicode格式以防止数据丢失MEX已成功完成。9、编译完成后，会发现在同一目录下多出了个mexGPUExample.mexw64文件。恭喜你，终于编译完成了。
编译完成了你就不想跑一下，测试一下能不能用吗？
A1、按照官网的教程，请在matlab中输入：
x=ones(4,4,'gpuArray');y=mexGPUExample(x)A2、如果你出现和官网一样的结果，则恭喜你，你已经搞定事情了。但是，如果你出现如下结果，请进入第A3步
>>x=ones(4,4,'gpuArray');>>y=mexGPUExample(x)未定义函数或变量'mexGPUExample'。A3、这是由于刚生成mexw64文件，matlab还没有识别出来，没关系，重启一下，然后进入刚刚的目录，再来一遍，就会出现一下结果了。
>>x=ones(4,4,'gpuArray');>>y=mexGPUExample(x)y=2222222222222222
