Matlab 2019b는 TIGRE 패키지(CT 재구성) 스테핑 피트 레코드 및 솔루션을 설치합니다(VS2015 설치, MinGW C++ 설치 포함).

gitee 프로젝트: https://gitee.com/hhj960714/TIGRE
github 프로젝트 다운로드 주소: https://github.com/CERN/TIGRE/archive/master.zip

1. 설치 준비가 필요합니다.

1.0 개요

아래 그림은 공식 테스트 도구입니다.

이 문서에서 사용된 도구는 다음과 같습니다.
win10 + MATLAB2019b + CUDA10.2 + VS2015 + [dev C++ 및 MinGW C++ 6.4.0]

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정정: 실제로
3090의 연산능력은 8.6인데 CUDA10.2가 안돌아가서 11.6으로 바꿨더니(11+버전은 괜찮을듯) 해당 VS2015가 안돌아가서 VS2019로 갈아탔습니다.

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1.1 매트랩

학교공식홈페이지에서 다운받았는데 주소를 알려주시면 계정이 없으면 다운이 안되니 알아서 준비하세요.
여기서는 MATLAB R2019b를 사용하며 다른 버전도 사용할 수 있다고 생각합니다.

1.2.0 C++ 설치 확인

여기에서 dev C++를 직접 다운로드했는데, 이 설치 C++가 제가 가장 좋아하는 간단한 방법이라고 생각합니다.
dev C++ 설치 패키지 다운로드 주소

나중에 matlab이 mex -setup을 사용하여 컴파일러를 선택할 때 MinGW C++도 설치해야 합니다.
아래 그림에서 공식 MATLAB 문서에 해당하는 버전에 유의하십시오.

물론 그가 알려준 주소가 익숙하지도 않고 아무거나 고르기도 불편하다 MinGW 공식 주소는
MinGW C++ 다운로드 주소
풀다운으로 해당 버전을 찾는다 나는 이것을 선택했는데, 64비트, win32 채널 , seh 방법은 녹색 패키지를 설치합니다.
다운로드 후 바로 설치된 zip 패키지이며, 기억하기 쉬운 위치에 보관합니다(소프트웨어는 보통 설치할 때 한 곳에 두는 것이 가장 좋습니다).

[그가 나중에 matlab에 필요한 C++를 원하는지 MinGW C++를 원하는지 모르기 때문에 둘 다 설치했습니다.]

1.2 비주얼 스튜디오

Community Edition( Community )이면 충분합니다. 2015 버전을 추천합니다 . 이 기사는 또한 2015년을 예로 들어 설명합니다.
버전 문제:거부됨 2017.
gitee의 프로젝트에는 VS 2013 및 VS 2015에 적합한 CUDA 프로그램만 있으며 2019 및 2022 CUDA 프로그램은 github에 추가되었습니다. 설명 없이 직접 확인해보세요.
VS 2015 다운로드 주소: VS2015 설치 패키지 다운로드
여기서 선택: Visual Studio Community 2015 with Update 3[64비트, 중국어 간체, DVD]

1.3 쿠다 설치

CUDA 툴킷 버전 다운로드 주소
공식 문서는 9.2를 사용하므로 9.2가 더 편리할 것입니다 여기에서는 10.2를 사용하고 있습니다.

특정 설치는 직접 불러오셔야 합니다 암튼 번거롭지 않아요 cudnn 등으로 설치해서 기억이 안나는 내용이 있을 수 있으니 긴말은 하지 않겠습니다.

1.4 티그레 다운로드

github 다운로드 주소
소스 코드를 직접 다운로드하여 익숙한 위치에 넣으십시오.

1.5 요약

아래 그림은 테스트를 거친 공식 도구입니다.

이 문서에서 사용된 도구는 다음과 같습니다.
win10 + MATLAB2019b + CUDA10.2 + VS2015 + [dev C++ 및 MinGW C++ 6.4.0]

2. 환경 구성 시작

MATLAB 열기

2.1 VS가 제대로 설치되었는지 테스트

MATLAB 명령줄에서:

mex -setup -v

선택한 세 줄이 있는지 확인하십시오., 전후 검색은 중요하지 않습니다. 그렇지 않은 경우 VS 설치에 문제가 있음을 의미하며 설치 전에 C++가 설치되지 않았을 수 있습니다. 여기 형이 전에 VS2017을 설치해서 공부 좀 했고 궁금한거 있으면 말 걸어줘.

그런 다음 맨 아래에서 컴파일 언어로 C++를 선택합니다(클릭).

2.2 MATLAB이 VS 및 CUDA를 찾을 수 있는지 확인

MATLAB 명령줄도 마찬가지입니다.

CUDA 경로를 확인하십시오.

getenv('CUDA_PATH')

VS 경로 확인:
① VS2013 다음을 입력합니다.

getenv('VS120COMNTOOLS')

② VS2015 이상일 경우 다음과 같이 입력합니다.

getenv('VS140COMNTOOLS')

마지막에 세미콜론을 붙이지 않으면 바로 출력되고, 마지막에 세미콜론을 붙이면 변수 공간에 들어가게 됩니다.

인쇄할 수 없다면 환경 변수를 직접 추가하십시오(변수 값에 자신의 주소를 입력하는 것을 잊지 마십시오).

또는 setenv(name,folder)명령을 사용하여 matlab을 통해 직접 환경 변수를 추가할 수 있습니다.
추가한 후 matlab을 다시 시작해야 합니다.

2.3 mex_CUDA의 해당 버전 이름 바꾸기

mex_CUDA_win64_MVS2013.xml(Visual Studio 2013 이하)
또는 mex_CUDA_win64_MVS2015.xml(Visual Studio 2015 이상)을
mex_CUDA_win64.xml 로 이름 바꾸기

예를 들어 저는 VS2015 버전입니다.mex_CUDA_win64_MVS2015.xml로 개명mex_CUDA_win64.xml.
버전 13의 경우 mex_CUDA_win64_MVS2013.xml 을 변경합니다.

동시에!
이전 CUDA 버전이 10.2라는 것을 기억하십니까? 공식 소스코드는 기본 9.1 이므로
그에 맞게 수정해야 합니다 6번째 줄과 끝에 nvcc 위치가 있고 후자는 파일마다 위치가 다릅니다.
예를 들어, 13개 중 하나는 125행에 있고

15개 중 하나는 222행에 있습니다.

변경하지 않으면 컴파일러를 찾을 수 없다는 메시지가 표시됩니다.

3 컴파일 및 초기화

3.1 컴파일

다운로드한 TIGRE 패키지에서 MATLAB\Compile.m을 찾으면 실행할 때 자동으로 컴파일되거나
MATLAB 명령줄에서 실행됩니다.

Compile

시간이 많이 걸리므로 중간에 아래와 같은 경고가 뜨더라도 걱정하지 마시고 컴파일이 완료되면 괜찮아질 것입니다.

3.2 초기화

또는 MATLAB 명령줄:

InitTIGRE

모든 경고를 무시하면 완료됩니다.
데모 실행:

IGRE/MATLAB/Demos/d03_generateData.m

그냥 성공하세요.

4 QA(궁금한 점이 있으면 더 많이 소통하세요!)

4.2 2023.05.15 보충질문(대부분의 질문이 답변됨)

사실 4.1에서 언급했습니다.
그래픽 카드 모델, 해당 컴퓨팅 성능 및 해당 CUDA 버전 mex가 실패하는 대부분의 경우 컴퓨팅 성능이 CUDA에 해당하지 않습니다.

4.1 장치에서 실행할 수 있는 커널 이미지가 없습니다.

장치에서 실행할 수 있는 커널 이미지가 없습니다.

cuda 툴킷 버전이 그래픽 카드의 컴퓨팅 성능을 충족하지 못하기 때문입니다. cuda 버전을 높이십시오.
NVIDIA GPU 컴퓨팅 파워 쿼리 주소

아 그런데 cuda takelit11.6은 2015를 지원하지 않을 수도 있습니다.

그래서 VS를 2019로 변경했습니다. 음, 이것을 확인하는 것을 잊지 마세요.

그렇지 않으면 VS2019에 VC가 없으므로 여전히 로드할 수 없습니다.

환경을 변경한 후 두 번째 장을 다시 진행해야 합니다.