GPU支万博1manbetx持版本
使用你的GPU与MATLAB®，则必须安装最新的图形驱动程序。最佳做法是确保您的设备拥有最新的驱动程序。安装驱动程序对于MATLAB中gpu的大多数使用已经足够了，包括gpuArray以及gpu支持的MATLAB函数。您可以从以下网站下载GPU设备的最新驱动程序英伟达驱动程序下载．
万博1manbetx支持gpu
查看对NVID万博1manbetxIA的支持®GPU架构由MATLAB发布，参考下表。
的cc数字显示了GPU架构的计算能力。要检查您的GPU计算能力，请参阅ComputeCapability属性的输出中gpuDeviceTable而且gpuDevice功能。另外,看到CUDA图形处理器(NVIDIA)．
| MATLAB版本 | 安培(cc8.x) | 图灵(cc7.5) | Volta (cc7.0, cc7.2) | 帕斯卡(cc6.x) | 麦克斯韦(cc5.x) | 开普勒(cc3.5, cc3.7) | 开普勒(cc3.0, cc3.2) | 费米(cc2.x) | 特斯拉(cc1.3) | CUDA®工具箱版本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2021b |
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11.0 | |||
| R2021a |
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11.0 | |||
| R2020b |
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10.2 | ||
| R2020a |
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10.1 | ||
| R2019b |
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10.1 | ||
| R2019a |
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10．0 | ||
| R2018b |
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9.1 | ||
| R2018a |
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9.0 | ||
| R2017b |
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8．0 | |
| R2017a |
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8．0 | |
| R2016b |
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7．5 | |
| R2016a |
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7．5 | |
| R2015b |
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7.0 | |
| R2015a |
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6.5 | |
| R2014b |
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6．0 | |
| R2014a |
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5.5 |
| R2013b |
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5．0 |
| R2013a |
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5．0 |
| R2012b |
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4.2 |
| R2012a |
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4.0 |
| R2011b |
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4.0 |
-内置二进制支持。万博1manbetx
对开万博1manbetx普勒和麦克斯韦GPU架构的支持将在未来的版本中移除。那时，使用带有MATLAB的GPU将要求GPU设备具有6.0或更高的计算能力。MATLAB在您第一次使用开普勒或麦克斯韦GPU时生成警告。
-通万博1manbetx过向前兼容性支持。优化的设备库必须在运行时从未优化的版本编译。万博1manbetx支持可能有限，您可能会看到错误和意外行为。有关更多信息，请参见GPU设备的向前兼容性．
—默认情况下，不支持该架构。万博1manbetx您可以通过启用GPU设备的前向万博1manbetx兼容性来启用支持。您可能会看到错误和意外行为。有关更多信息，请参见GPU设备的向前兼容性．
CUDA工具包
如果你想从CU代码生成CUDA内核对象，或者使用GPU Coder™来编译CUDA兼容的源代码、库和可执行文件，你必须安装一个CUDA工具包。CUDA工具包包含用于编译的CUDA库和工具。在GPU上运行MATLAB函数或生成启用CUDA的MEX函数不需要该工具包。
| 任务 | 需求 |
|---|---|
获取最新的图形驱动程序英伟达驱动程序下载． 您也不需要CUDA工具包。 |
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安装您的MATLAB版本所支持的CUDA工具包版本。万博1manbetx |
*要在MATLAB中创建CUDA内核对象，必须同时拥有CU文件和相应的PTX文件。从CU文件编译PTX文件需要CUDA工具包。如果已经有相应的PTX文件，则不需要工具包。
有关在MATLAB中生成CUDA代码的更多信息，请参见运行包含CUDA代码的MEX-Functions而且在GPU上运行CUDA或PTX Code．并非CUDA工具包支持的所有编译器都万博1manbetx在MATLAB中得到支持。
您需要的工具包版本取决于您使用的MATLAB版本。检查工具箱的哪个版本与你的MATLAB版本兼容在表中万博1manbetx支持gpu．推荐的最佳做法是使用您支持的工具包的最新版本，包括来自NVIDIA的任何更新和补丁。万博1manbetx
有关CUDA工具包的更多信息以及下载受支持的版本，请参见万博1manbetxCUDA工具箱档案(英伟达）．
GPU设备的向前兼容性
请注意
从R2020b开始，默认情况下禁用GPU设备的前向兼容性。
在R2020a和更早的版本中，不能禁用GPU设备的前向兼容性。
通过在运行时重新编译设备库，向前兼容性允许您使用带有在您的MATLAB版本构建之后发布的架构的GPU设备。
当启用前向兼容性时，CUDA驱动程序将在您第一次访问具有比MATLAB版本更新的架构的设备时重新编译GPU库。重新编译可能需要一个小时。增加CUDA缓存大小以防止这种延迟的再次发生。有关说明，请参见增加CUDA缓存大小．
当禁用前向兼容性时，您无法使用GPU设备执行计算，该GPU设备的架构是在您所使用的MATLAB版本构建之后发布的。如果要在MATLAB中使用此GPU设备，则必须启用前向兼容性。
谨慎
启用前向兼容性可能会在GPU计算期间导致错误的答案和意外的行为。
重新编译设备库的成功程度取决于设备架构和MATLAB使用的CUDA版本。在某些情况下，向前兼容性不能像预期的那样工作，重新编译库会导致错误。
例如，从CUDA版本10.0-10.2 (MATLAB版本R2019a, R2019b, R2020a和R2020b)到Ampere(计算能力8.x)的正向兼容性只有有限的功能。
您可以通过以下方式开启GPU设备的前向兼容性。
使用函数
parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility．使用此方法启用前向兼容性在MATLAB会话之间不会持久。设置环境变量
MW_CUDA_FORWARD_COMPATIBILITY来1．这可以保持MATLAB会话之间的向前兼容性。如果在MATLAB运行时更改环境变量，则必须重新启动MATLAB才能查看效果。在客户端，您可以使用setenv设置环境变量。然后，您可以将环境变量从客户机复制到辅助程序，以便辅助程序以与客户机相同的方式执行计算。有关更多信息，请使用在Workers上设置环境变量．
增加了CUDA缓存大小
如果您的GPU架构在MATLAB版本中没有内置二进制支持，图形驱动程序必须编译和缓存GPU库。万博1manbetx当您第一次从MATLAB访问GPU时，这个过程可能需要一个小时。要增加CUDA缓存大小以防止这种延迟的再次发生，请设置环境变量CUDA_CACHE_MAXSIZE到最低限度536870912(512 MB)。在客户端，您可以使用setenv设置环境变量。然后，您可以将环境变量从客户机复制到辅助程序，以便辅助程序以与客户机相同的方式执行计算。有关更多信息，请使用在Workers上设置环境变量．
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