要加快代码的速度,请首先尝试分析和矢量化代码。有关信息,请参阅性能和内存. 在分析和矢量化之后,您还可以尝试使用计算机的GPU来加速计算。如果GPU支持您想要使用的所有函数,那么您只需使用万博1manbetxgpuArray公司
将输入数据传输到GPU,并调用聚集
从GPU检索输出数据。要开始使用GPU计算,请参阅在GPU上运行MATLAB函数.
对于深入学习,MATLAB®为多个GPU提供自动并行支持。看到了吗万博1manbetx基于多gpu的MATLAB深度学习(深度学习工具箱).
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争论。
这个例子展示了如何使用GPU设备
确定并选择要使用的设备。
万博1manbetx支持NVIDIA®GPU架构由MATLAB发布。
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在MATLAB中表示存储在GPU上的数组。
这个例子使用并行计算工具箱™ 在GPU上执行二维快速傅立叶变换(FFT)。
这个例子展示了如何在多个gpu上并行运行MATLAB代码,首先在本地机器上运行,然后扩展到一个集群。
这个例子展示了如何在本地机器上使用多个gpu,使用自动并行支持进行深度学习训练。万博1manbetx
使用ARRAYFUN在GPU上提高元素级MATLAB®函数的性能
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可用于在GPU上本机运行MATLAB®函数。
这个例子展示了如何使用寻呼乐趣
提高对三维环境中的对象应用大量独立旋转和平移的性能。
使用MATLAB中的基准测试来测量GPU的性能。
这个例子看我们如何在GPU上对线性系统的求解进行基准测试。
使用探查器测量运行代码所需的时间,并确定哪些代码行占用的时间最多,哪些代码行不运行。
修改基于循环、面向标量的代码,使用MATLAB进行矩阵和向量运算。
控制GPU上的随机数流,以生成与CPU上相同的随机数序列。
此示例演示如何在GPU上支持的不同随机数生成器之间切换。万博1manbetx
本例使用Conway的“生命游戏”演示如何使用GPU执行模具操作。