多CUDA版本的切换，及Matlab版本对应的CUDA版本

学习笔记–Matlab的Gpu加速

安装CUDA和cudnn时，踩了不少坑，总结如下几个经验：

1、显卡驱动的版本与CUDA是一对多的关系，CUDA与cudnn同样。

详见：
1）https://blog.csdn.net/qq_35941018/article/details/96481116
2）https://blog.csdn.net/Kelly_Young/article/details/100009833

2、同一台电脑可安装多个版本的CUDA，当要用某个版本时，可以切换。

切换时
1、修改后面的版本号
2、修改版本号

3、把Path里面的要用的CUDA版本的环境变量上移

4、Matlab-主页-设置路径（环境），添加文件夹，上移要用的版本

Matlab各个版本支持的CUDA版本

上图

链接：https://ww2.mathworks.cn/help/parallel-computing/gpu-support-by-release.html

我使用的2020b，原生支持CUDA10.2。可是我安装的CUDA10.0

直接运行的话，出现下图情况

对这种版本没对应的情况，我们要用如下代码：

a=parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility()
a

返回0，则表示兼容模式没开启，我们要输入

parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility(1)

我们的Matlab就可以用别的版本的CUDA了，但是第一次使用的时候，要花很长时间来从新编译。

出现下图情况

多等等，他就跑起来了。

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Matlab的Gpu加速(CUDA cudnn)

学习笔记–Matlab的Gpu加速

1、显卡驱动的版本与CUDA是一对多的关系，CUDA与cudnn同样。

2、同一台电脑可安装多个版本的CUDA，当要用某个版本时，可以切换。

Matlab各个版本支持的CUDA版本

对这种版本没对应的情况，我们要用如下代码：

a=parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility()
a

返回0，则表示兼容模式没开启，我们要输入

parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility(1)

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