A. Matlab配置CUDA
配置Matlab与CUDA，实现高效GPU计算，以下步骤详述具体操作。
选用Matlab R2023b版本，Windows 11操作系统，搭配RTX 3060笔记本GPU，参考《GPU与MATLAB混合编程》一书。Matlab的Executable (MEX)功能，允许直接使用C/C++和Fortran代码，C/C++编写函数则为c-mex文件。
安装C/C++编译器，参考Matlab官方支持的编译器列表。选择VS 2019作为首选，可访问其下载页面。
安装CUDA Toolkit，通过gpuDevice命令检查GPU信息，算力为8.6，对应CUDA Toolkit版本11.80。NVIDIA官网提供不同GPU算力和CUDA版本对应表，可查询具体版本详情。Matlab R2021b前版本的算力-CUDA Toolkit版本对照表可在GPU Support by Release中查看。下载CUDA Toolkit安装包，注意其体积较大，安装耗时较长。
安装后，在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA路径下找到nvcc.exe和cuda_runtime.h文件。在VS 2019中找到Nsight扩展，用于CUDA开发。
在Matlab中配置C，C++，FORTRAN编译器，运行mex -setup命令。
编写测试代码，如helloMex.cpp，包含mexFunction作为接入点，定义nlhs, plhs, nrhs, prhs等变量。执行mex helloMex.cpp编译并运行。
实现CUDA向量加法，声明头文件AddVectors.h，编写addVectors函数并在文件扩展名为.cu的文件中实现。使用nvcc编译函数时，确保将VS 2019的cl.exe编译器配置到环境变量中。编译命令需包含头文件路径，确保mex.h文件可用。创建AddVectorsCuda.cpp文件，包含mex函数并编译。链接CUDA目标文件时，需用-L指定CUDA运行库路径。最终测试向量相加功能，编写mainAddVectors.m文件整合步骤。
B. 人工智能需要什么基础
人工智能（AI）基础：
1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：
算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。
1）算力：
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
（3）数据：
在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
2、技术基础：
（1）文艺复兴后的人工神经网络。
人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
（2）靠巨量数据运作的机器学习。
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。
（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。
自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。
自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：
其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；
其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
C. 2023 年适用于 Matlab 和 Solidworks 的笔记本电脑
本文为您精心挑选了2023年最适合Matlab和Solidworks工作的笔记本电脑。我们的专家团队为您整理了一份清单，确保这些设备能够顺畅运行Matlab、Solidworks及其他工程软件。
首先，我们推荐惠普的15.6英寸FHD IPS笔记本电脑。它搭载8核AMD Ryzen 7 5700U处理器，配备32GB DDR4 RAM、1TB M.2 NVMe SSD硬盘以及AMD Radeon RX Vega 8显卡。其配置足以满足Matlab和Solidworks的运行需求，且拥有USB-C、HDMI、WiFi AX、BT和读卡器等功能。
接着，戴尔XPS 9720触摸笔记本电脑也是不错的选择。这款17英寸笔记本电脑采用了14核英特尔i7-12700H处理器与英伟达RTX3060显卡，搭配背光键盘、指纹识别、WiFi 6E和雷电4接口。48GB内存与2TB SSD存储空间确保了顺畅的工作体验。
对于追求轻薄设计的用户，华硕Zenbook 14X OLED超薄笔记本电脑是理想选择。这款设备搭载第12代英特尔14核i7-12700H处理器与Iris Xe显卡，配备16GB DDR5内存和1TB NVMe SSD硬盘。WiFi 6E和双Thunderbolt4接口，以及背光键盘与指纹识别，为用户提供高效且舒适的使用体验。
想要在保证硬件成本的同时，提高Matlab和Solidworks的运行效率，推荐使用赞奇云工作站。通过赞奇云工作站，本地电脑可以轻松接入高性能工作站，实现资产安全、软件资源丰富、使用灵活、不受地域限制的高效工作环境。赞奇云工作站整合了云端算力，为设计者提供一站式云上数字内容制作服务，助力数字创作的突破与创新。
在通往Web3.0的道路上，设计硬件要求不断升级。赞奇超高清设计师云工作站整合设计业务全流程，实现硬件资产弹性使用、高效协同管理与数据资产安全保障。无论身处何处，用户均可随时随地畅享云上制作体验，实现从2D到3D，从3D到元宇宙的创新旅程。
D. 自动驾驶云平台的仿真是什么意思
【太平洋汽车网】PanoSim云仿真平台具有强大的集群仿真能力，能够充分发挥云平台的算力优势，实时运行复杂度极高的仿真实验，并能大规模并发运行海量的仿真实验。此外，PanoSim云仿真平台具备灵活的部署能力，能够以各种不同规模的云平台方式运行，能够随时扩展云平台规模，并能够无缝对接单机版PanoSim软件的全部仿真功能。
DEMO展示的是由现场的两台高性能笔记本电脑组成的临时云平台，两台电脑共享算力资源，共享存储资源，其中一台兼做负载均衡器，综合管理整个平台。
然后在前端UI配置一辆装备了八个高清摄像头传感器的主车，并加入到含有标准交通流工况的场景中，此时单台主机的算力已无法支撑该仿真实验的实时运行，摄像头传感器出现严重掉帧。最后通过前端UI将该实验提交到云平台执行，就能看到云端的两台主机开始同时启动运行，并分别承担四路摄像头传感器的渲染任务，使得该仿真实验能够以设计帧率实时稳定运行。
PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，集高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、高逼真车载环境传感器模型和丰富的测试场景于一体，支持独立仿真或与Matlab/Simulink的联合仿真，提供包括离线仿真、实时硬件在环（MIL/SIL/HIL/VIL）和驾驶模拟器等在内的一体化解决方案；支持包括ADAS/V2X和自动驾驶环境感知、决策规划与控制执行等在内的算法研发与测试，支持虚实融合的数字孪生测试，支持高并发云仿真等。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）