A. Matlab配置CUDA
配置Matlab與CUDA，實現高效GPU計算，以下步驟詳述具體操作。
選用Matlab R2023b版本，Windows 11操作系統，搭配RTX 3060筆記本GPU，參考《GPU與MATLAB混合編程》一書。Matlab的Executable (MEX)功能，允許直接使用C/C++和Fortran代碼，C/C++編寫函數則為c-mex文件。
安裝C/C++編譯器，參考Matlab官方支持的編譯器列表。選擇VS 2019作為首選，可訪問其下載頁面。
安裝CUDA Toolkit，通過gpuDevice命令檢查GPU信息，算力為8.6，對應CUDA Toolkit版本11.80。NVIDIA官網提供不同GPU算力和CUDA版本對應表，可查詢具體版本詳情。Matlab R2021b前版本的算力-CUDA Toolkit版本對照表可在GPU Support by Release中查看。下載CUDA Toolkit安裝包，注意其體積較大，安裝耗時較長。
安裝後，在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA路徑下找到nvcc.exe和cuda_runtime.h文件。在VS 2019中找到Nsight擴展，用於CUDA開發。
在Matlab中配置C，C++，FORTRAN編譯器，運行mex -setup命令。
編寫測試代碼，如helloMex.cpp，包含mexFunction作為接入點，定義nlhs, plhs, nrhs, prhs等變數。執行mex helloMex.cpp編譯並運行。
實現CUDA向量加法，聲明頭文件AddVectors.h，編寫addVectors函數並在文件擴展名為.cu的文件中實現。使用nvcc編譯函數時，確保將VS 2019的cl.exe編譯器配置到環境變數中。編譯命令需包含頭文件路徑，確保mex.h文件可用。創建AddVectorsCuda.cpp文件，包含mex函數並編譯。鏈接CUDA目標文件時，需用-L指定CUDA運行庫路徑。最終測試向量相加功能，編寫mainAddVectors.m文件整合步驟。
B. 人工智慧需要什麼基礎
人工智慧（AI）基礎：
1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：
演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。
1）算力：
在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。
（2）演算法：
演算法是AI的背後「推手」。
AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。
（3）數據：
在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。
機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。
2、技術基礎：
（1）文藝復興後的人工神經網路。
人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。
（2）靠巨量數據運作的機器學習。
科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。
（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。
自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。
自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。
C. 2023 年適用於 Matlab 和 Solidworks 的筆記本電腦
本文為您精心挑選了2023年最適合Matlab和Solidworks工作的筆記本電腦。我們的專家團隊為您整理了一份清單，確保這些設備能夠順暢運行Matlab、Solidworks及其他工程軟體。
首先，我們推薦惠普的15.6英寸FHD IPS筆記本電腦。它搭載8核AMD Ryzen 7 5700U處理器，配備32GB DDR4 RAM、1TB M.2 NVMe SSD硬碟以及AMD Radeon RX Vega 8顯卡。其配置足以滿足Matlab和Solidworks的運行需求，且擁有USB-C、HDMI、WiFi AX、BT和讀卡器等功能。
接著，戴爾XPS 9720觸摸筆記本電腦也是不錯的選擇。這款17英寸筆記本電腦採用了14核英特爾i7-12700H處理器與英偉達RTX3060顯卡，搭配背光鍵盤、指紋識別、WiFi 6E和雷電4介面。48GB內存與2TB SSD存儲空間確保了順暢的工作體驗。
對於追求輕薄設計的用戶，華碩Zenbook 14X OLED超薄筆記本電腦是理想選擇。這款設備搭載第12代英特爾14核i7-12700H處理器與Iris Xe顯卡，配備16GB DDR5內存和1TB NVMe SSD硬碟。WiFi 6E和雙Thunderbolt4介面，以及背光鍵盤與指紋識別，為用戶提供高效且舒適的使用體驗。
想要在保證硬體成本的同時，提高Matlab和Solidworks的運行效率，推薦使用贊奇雲工作站。通過贊奇雲工作站，本地電腦可以輕松接入高性能工作站，實現資產安全、軟體資源豐富、使用靈活、不受地域限制的高效工作環境。贊奇雲工作站整合了雲端算力，為設計者提供一站式雲上數字內容製作服務，助力數字創作的突破與創新。
在通往Web3.0的道路上，設計硬體要求不斷升級。贊奇超高清設計師雲工作站整合設計業務全流程，實現硬體資產彈性使用、高效協同管理與數據資產安全保障。無論身處何處，用戶均可隨時隨地暢享雲上製作體驗，實現從2D到3D，從3D到元宇宙的創新旅程。
D. 自動駕駛雲平台的模擬是什麼意思
【太平洋汽車網】PanoSim雲模擬平台具有強大的集群模擬能力，能夠充分發揮雲平台的算力優勢，實時運行復雜度極高的模擬實驗，並能大規模並發運行海量的模擬實驗。此外，PanoSim雲模擬平台具備靈活的部署能力，能夠以各種不同規模的雲平台方式運行，能夠隨時擴展雲平台規模，並能夠無縫對接單機版PanoSim軟體的全部模擬功能。
DEMO展示的是由現場的兩台高性能筆記本電腦組成的臨時雲平台，兩台電腦共享算力資源，共享存儲資源，其中一台兼做負載均衡器，綜合管理整個平台。
然後在前端UI配置一輛裝備了八個高清攝像頭感測器的主車，並加入到含有標准交通流工況的場景中，此時單台主機的算力已無法支撐該模擬實驗的實時運行，攝像頭感測器出現嚴重掉幀。最後通過前端UI將該實驗提交到雲平台執行，就能看到雲端的兩台主機開始同時啟動運行，並分別承擔四路攝像頭感測器的渲染任務，使得該模擬實驗能夠以設計幀率實時穩定運行。
PanoSim是一款面向汽車自動駕駛技術與產品研發的一體化模擬與測試平台，集高精度車輛動力學模型、高逼真汽車行駛環境與交通模型、高逼真車載環境感測器模型和豐富的測試場景於一體，支持獨立模擬或與Matlab/Simulink的聯合模擬，提供包括離線模擬、實時硬體在環（MIL/SIL/HIL/VIL）和駕駛模擬器等在內的一體化解決方案；支持包括ADAS/V2X和自動駕駛環境感知、決策規劃與控制執行等在內的演算法研發與測試，支持虛實融合的數字孿生測試，支持高並發雲模擬等。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）