错误使用 gpuArray/bsxfun 无法读取文件PTX_sm_30.mat

Question

matlab运行测试用例报错：
错误使用 gpuArray/bsxfun
无法读取文件 C:\MATLAB\R2016b\toolbox\distcomp\gpu+parallel+internal+ptx\PTX_sm_30.mat。
系统环境：matlab2016 + cuda11.6
源代码的两个文件如下：
ctImageReconstruction.m

function [ir1,ir15]=ctImageReconstruction(img)
th1=0:1:179;
r1=radon(img,th1);
ir1=iradon(r1,th1,'hann');
th15=0:15:179;
r15=radon(img,th15);
ir15=iradon(r15,th15,'hann');
end

demo.m

img=phantom(2000);
gd=gpuDevice();
tic;
A=gpuArray(img);
[ir1,ir15]=ctImageReconstruction(A);
wait(gd);
toc;

具体报错如下：

错误使用 gpuArray/bsxfun
无法读取文件 C:\MATLAB\R2016b\toolbox\distcomp\gpu\+parallel\+internal\+ptx\PTX_sm_30.mat。

出错 gpuArray/iradon>filterProjections (line 175)
p = bsxfun(@times, p, H); % faster than for-loop

出错 gpuArray/iradon (line 130)
[p,H] = filterProjections(p, filter, d);

出错 ctImageReconstruction (line 4)
ir1=iradon(r1,th1,'hann');

出错 demo (line 5)
[ir1,ir15]=ctImageReconstruction(A);

在matlab2022+cuda11.6下面运行不报错，想确认一下问题的原因在哪里

Answer 1

在 MATLAB 2016b 中运行带有 GPU 加速的代码时出现错误，可能是由于 MATLAB 版本与 CUDA 版本不兼容导致的。以下是一些可能的原因和解决方法：

可能原因

1. CUDA 版本不兼容：MATLAB 2016b 可能不支持 CUDA 11.6。每个 MATLAB 版本通常只支持特定的 CUDA 版本。

2. PTX 文件缺失或损坏：错误信息指出无法读取 PTX_sm_30.mat，这可能是文件缺失或损坏。

解决方法

1. 检查 CUDA 兼容性：

   • 查看 MATLAB 2016b 的文档，确认其支持的 CUDA 版本。
   • 如果 CUDA 11.6 不受支持，考虑安装一个兼容的 CUDA 版本（例如 CUDA 8.0）。

2. 检查 MATLAB 安装完整性：

   • 确保 MATLAB 安装没有损坏。可以尝试重新安装或修复 MATLAB。

3. 更新 MATLAB：

   • 如果可能，考虑升级到 MATLAB 2022 或其他较新版本，因为它们更可能支持 CUDA 11.6。

4. 检查文件路径：

   • 确保 C:\MATLAB\R2016b\toolbox\distcomp\gpu\+parallel\+internal\+ptx\PTX_sm_30.mat 文件存在且没有损坏。

5. 测试其他 GPU 功能：

   • 运行其他简单的 GPU 示例，检查是否是全局的 GPU 配置问题。

6. 联系 MATLAB 支持：

   • 如果问题持续存在，可以联系 MathWorks 支持以获取更多帮助。

通过这些步骤，你应该能够诊断并解决在 MATLAB 2016b 中使用 GPU 的问题。