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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 程序语言 » MATLAB/Mathematica » 有偿求助搭建Matlab调用Tesla A100的运行环境
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cang_mingyue

金虫 (小有名气)

[求助] 有偿求助搭建Matlab调用Tesla A100的运行环境

本组购买了Tesla A100显卡，计划采用Matlab调用其进行GPU加速运算，安装显卡后并根据百度百科经验搭建运行环境皆无效，matlab始终不能识别调用A100。特来求助，希望各位专家们能帮忙指导安装。
坐标：西安
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1楼2023-09-12 10:43:57
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cang_mingyue

金虫 (小有名气)
D
2楼2023-09-13 15:09:43
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color_air

木虫 (正式写手)
请问在哪购买的A100的啊，求渠道
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对人多份尊重，对事多份敬畏
3楼2023-09-14 08:11:45
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cang_mingyue

金虫 (小有名气)
引用回帖:
3楼: Originally posted by color_air at 2023-09-14 08:11:45
请问在哪购买的A100的啊，求渠道

今年春节期间买的，当时还没限购
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4楼2023-09-14 09:00:25
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color_air

木虫 (正式写手)
引用回帖:
4楼: Originally posted by cang_mingyue at 2023-09-14 09:00:25
今年春节期间买的，当时还没限购...

羡慕羡慕，谢谢
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对人多份尊重，对事多份敬畏
5楼2023-09-15 13:38:45
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cang_mingyue

金虫 (小有名气)
DDD
6楼2023-10-01 11:13:26
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cooooldog

铁杆木虫 (著名写手)

ส็็็
下面是一个大语言模型回答的，这类问题通常比较有用；但stackoverflow.com也很有用。

要在 MATLAB 中调用 Tesla A100 显卡进行 GPU 加速，需要满足 **硬件、驱动、CUDA 版本、MATLAB 版本、以及 Parallel Computing Toolbox 的多方兼容性**。以下是排查与配置的完整指南，确保 MATLAB 能识别并调用 A100 显卡：

---

## ✅ 一、硬件与软件环境检查

### 1. 显卡是否正确安装

* 请使用命令：

  ```bash
  nvidia-smi
  ```

  查看 A100 是否被系统正确识别。例如输出中应看到 `A100 PCIe 40GB` 或 `A100 SXM4` 字样。

  * 若无此输出，需检查驱动安装是否成功或硬件是否插槽到位。

---

## ✅ 二、驱动和 CUDA 版本要求

### Tesla A100 推荐配置：

* 驱动版本：**450.x 或以上**（建议 510.x、525.x 或更新）
* CUDA Toolkit：**11.0 或以上**（推荐 11.6、11.8）

  * A100 需要较新 CUDA，低版本不支持其架构。

> A100 架构为 **Ampere（Compute Capability 8.0）**

---

## ✅ 三、MATLAB 版本要求

### MATLAB 对 CUDA 和 Compute Capability 的支持如下：

| MATLAB 版本    | 支持最高 CUDA  | 支持 Compute Capability |
| ------------ | ---------- | --------------------- |
| R2020b       | CUDA 11.0  | ≤ 7.5（不支持 A100）       |
| R2021a       | CUDA 11.2  | 支持 8.0（支持 A100）       |
| R2021b       | CUDA 11.3  | 支持 8.0                |
| R2022a/b 及更新 | CUDA 11.5+ | 支持 8.0                |

✅ **结论：** MATLAB 版本 **必须是 R2021a 或更高**，否则不能识别 A100。

---

## ✅ 四、MATLAB 配置检查步骤

### 1. 安装 Parallel Computing Toolbox

* 在 MATLAB 命令窗口输入：

  ```matlab
  ver
  ```

  查看是否包含 `Parallel Computing Toolbox`。

### 2. 检查 GPU 是否可见

* 在 MATLAB 中运行：

  ```matlab
  gpuDevice
  ```

  * 若显示错误（如：未检测到 GPU 设备），说明环境未配置成功。

---

## ✅ 五、必要安装步骤总结（推荐顺序）

### 1. 安装/升级 NVIDIA 驱动：

* 可到 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us) 下载面向 A100 的最新版驱动。

### 2. 安装适配 CUDA Toolkit（推荐 11.6+）

* 下载地址：[https://developer.nvidia.com/cud ... a.com/cuda-toolkit)
* **注意：CUDA 工具包安装后，还需要安装对应版本的 cuDNN（可选但推荐）**

### 3. 安装 MATLAB（推荐 R2021a 或以上）

* 启动 MATLAB，确保安装 `Parallel Computing Toolbox`。

### 4. 配置环境变量（可选但建议）

在系统环境变量中添加：

```bash
CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
```

并将以下加入 `Path`：

```
%CUDA_PATH%\bin
%CUDA_PATH%\libnvvp
```

---

## ✅ 六、测试代码（MATLAB）

```matlab
gpuDevice();              % 显示当前 GPU 设备信息
A = gpuArray(rand(1000)); % 数据转入 GPU
B = A * A';               % 使用 GPU 执行矩阵乘法
whos B                   % 查看结果存储位置
```

---

## 🧯 七、如果仍无法识别

### 请提供以下信息以进一步排查：

1. `nvidia-smi` 命令截图
2. MATLAB 的版本号
3. MATLAB 中运行 `gpuDeviceCount` 和 `gpuDevice` 的输出
4. 安装的 CUDA 版本号（可用 `nvcc --version` 查看）

---

如你愿意，也可以分享当前 MATLAB 报错信息，我可帮你逐条分析原因。是否需要我帮你编写一个自动检测配置的小脚本？
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ส็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็
7楼2025-06-08 16:21:35
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