Matlab之GPU加速方法

2021-07-22 13:42:38 字數 1369 閱讀 3295

複雜**加速方法

matlab目前只支援nvidia的顯示卡。

想知道自己的電腦有沒有這個能力，在matlab中執行gpudevice。

只要資料格式是gpuarray格式的，那麼計算過程會自動的呼叫gpu進行計算。

x=rand(10,'single'); %定義在cpu上的乙個10x10的隨機初始化陣列


gx=gpuarray(x);      %在gpu開始陣列gx，並且將x的值賦給gx


gx2=gx.*gx；         %gpu上執行陣列對應位置的點乘
還有很多支援 gpuarray 資料型別的函式，具體可以用 methods(『gpuarray』) 檢視。下列某函式的說明可以用 help gpuarray/functionname 檢視：

gpuarray.ones   gpuarray.colon


gpuarray.zeros  gpuarray.rand


gpuarray.inf    gpuarray.randi


gpuarray.nan    gpuarray.randn


gpuarray.true   gpuarray.linspace


gpuarray.false  gpuarray.logspace


gpuarray.eye
其實，這些函式的用法和對應的普通函式的用法都是類似的。 

ii = gpuarray.


eye(1024,'int32');


size(ii)


ans=1024


1024
ii）在gpu記憶體中隨機初始化一些記憶體資料。

gx=rand(10,'gpuarray'); %直接在gpu裝置上隨機初始化乙個10x10的陣列


%%常用的隨機初始化函式有：eye, ones, zeros, rand, randi, randn.
x2=gather(gx2)       %將gpu記憶體中的陣列gx2賦值給cpu中的x2
tips

有時候gpu受限於硬體架構，單精度的計算遠快於雙精度。這時候可以考慮在拷貝的時候順便轉換一下精度 a = gpuarray(single(b)) 。

對於一些複雜的，無法用matlab內部函式進行gpu加速的**，matlab還提供了乙個更強大的工具，就是呼叫.cu檔案。

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