matlab反投影函数代码-MultiGPUGridder:多GPU网格器

matlab反投影函数代码多 GPU 网格化 介绍 对于许多应用程序，需要在傅立叶域中执行多次前向和反向投影迭代。 在这里，我们提供了一个使用多个 NVIDIA GPU、CUDA 和 C++ 以及用于从 Matlab 或 Python 中调用所有函数的包装器的快进和反投影类。 依赖关系 图书馆 版本 用法 CUDA >= 10.0 用于调用 GPU 函数和处理 GPU 上的数据。 NVCC >= 10.0 用于编译 GPU 代码的 NVIDIA CUDA 编译器。 应包含在 CUDA 下载中。 C++编译器 >= C++11 编译 C++ 代码需要 C++ 编译器。 制作 >= 3.14 需要最新版本的 CMake 来链接依赖项。 英伟达图形处理器 >=3.0 计算能力 需要 1 到 12 个 NVIDIA GPU。 如果您需要对超过 12 个 GPU 的支持，请联系我们。 MATLAB >= R2018a 可选：如果编译用于调用类的 MATLAB 包装器。 Python >= 3.0 可选：如果编译用于调用类的 Python 包装器。 安装 第 1 步：将 GitHub 存储库克隆或