GPU版万博1manbetx本支持
在MATLAB中使用GPU®，必须安装最近的图形驱动程序。最佳实践是确保您拥有设备的最新驱动程序。安装驱动程序足以在Matlab中大多数使用GPU，包括GPUArray.和GPU支持的MATLAB函数。您可以在以下位置下载GPU设备的最新驱动程序：nvidia.司机下载。
万博1manbetx支持的GPU
查看对NVID万博1manbetxIA的支持®GPU架构由MATLAB发布，请参考下表。
这CC.数字显示GPU架构的计算能力。检查GPU计算能力，请参阅computEapability.在输出中GPudevice.功能。或者，参见CUDA GPU（NVIDIA）。
| matlab释放 | 安培（CC8.x） | 图灵（CC7.5） | Volta（CC7.0，CC7.2） | Pascal（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.®工具包版本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2021A |
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11 | |||
| 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 | ||
| R2017B. |
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8 | |
| R2017A |
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8 | |
| 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
- 万博1manbetx将在将来的版本中删除对Bepler和Maxwell GPU架构的支持。此时，使用MATLAB的GPU将需要具有计算能力6.0或更大的GPU设备。Matlab在使用Bepler或Maxwell GPU时第一次生成警告。
–通万博1manbetx过前向兼容性提供支持。优化的设备库必须在运行时从未优化的版本编译。支持可能会受到限制，您可能会看到错误和意外行为。有关详细信息，请参阅GPU设备的前向兼容性。
–默认情况下，不支持此体系结构。您可以通过启用GPU设备的前向兼容性来启用支持万博1manbetx。您可能会看到错误和意外行为。有关详细信息，请参阅GPU设备的前向兼容性。
CUDA.工具箱
如果您想从CU代码生成CUDA内核对象，或者使用GPU编码器编译CUDA兼容的源代码、库和可执行文件™, 您必须安装CUDA工具包。CUDA工具包包含CUDA库和编译工具。在GPU上运行MATLAB函数或生成支持CUDA的MEX函数不需要工具箱。
| 任务 | 要求 |
|---|---|
获取最新的图形驱动程序nvidia.司机下载。 您也不需要CUDA工具包。 |
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安装MATLAB版本支持的CUDA Toolkit的版本。万博1manbetx |
*要在MATLAB中创建CUDA内核对象，您必须具有CU文件和相应的PTX文件。从CU文件编译PTX文件需要CUDA Toolkit。如果您已有相应的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函数和在GPU上运行CUDA或PTX代码。并非CUDA Toolkit支持的所万博1manbetx有编译器都支持Matlab。
您需要的工具包版本取决于您正在使用的MATLAB版本。检查Toolkit的哪个版本与您在表中的MATLAB版本中兼容万博1manbetx支持的GPU. 建议的最佳实践是使用受支持工具包的最新版本，包括NVIDIA的任何更新和修补程序。万博1manbetx
有关CUDA Toolkit的更多信息，并下载支持的版本，请参阅万博1manbetxCUDA工具包档案(nvidia.）。
GPU设备的前向兼容性
笔记
从R2020b开始，默认情况下禁用GPU设备的前向兼容性。
在R2020A和早期版本中，您无法禁用GPU设备的前向兼容性。
前向兼容性允许您通过在运行时重新编译设备库，将GPU设备与构建MATLAB版本后发布的体系结构一起使用。
启用前向兼容性后，CUDA驱动程序会在您第一次访问架构比MATLAB版本更新的设备时重新编译GPU库。重新编译可能需要一个小时。增加CUDA缓存大小以防止此延迟再次发生。有关说明，请参阅增加CUDA缓存大小。
如果禁用前向兼容性，则无法使用GPU设备执行计算，该GPU设备的体系结构是在构建所使用的MATLAB版本后发布的。如果要在MATLAB中使用此GPU设备，必须启用前向兼容性。
警告
启用前进兼容性可能会导致GPU计算期间的错误答案和意外行为。
设备库重新编译的成功程度可能因设备体系结构和MATLAB使用的CUDA版本而异。在某些情况下，前向兼容性不能按预期工作，重新编译库会导致错误。
例如，CUDA版本10.0–10.2（MATLAB版本R2019a、R2019b、R2020a和R2020b）与安培（计算能力8.x）的正向兼容性功能有限。
您可以使用以下方法为GPU设备启用前向兼容性。
使用函数
parallel.gpu.enablecudaforwardcompatibility.。使用此方法启用前向兼容性在MATLAB会话之间不持久。设置环境变量
mw_cuda_forward_compatibility.到1. 这可以保持MATLAB会话之间的前向兼容性。如果在MATLAB运行时更改环境变量，则必须重新启动MATLAB才能看到效果。在客户端上，您可以使用环境变量设置环境变量。然后，您可以将环境变量从客户端复制到工人，以便工人以与客户端相同的方式执行计算。有关更多信息，请使用在工人上设置环境变量。
增加CUDA.缓存大小
如果您的GPU架构在MATLAB发布中没有内置二进制支持，则图形驱动程序必须编译和缓存GPU库。万博1manbetx第一次访问来自MATLAB的GPU，此过程最多可能需要一小时。要增加CUDA缓存大小以防止此延迟复发，请设置环境变量CUDA_缓存_最大大小最少536870912（512 MB）。在客户端上，您可以使用环境变量设置环境变量。然后，您可以将环境变量从客户端复制到工人，以便工人以与客户端相同的方式执行计算。有关更多信息，请使用在工人上设置环境变量。
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