GPU支万博1manbetx持情况
使用你的GPU与MATLAB®，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.以及支持gpu的MATLAB函数。您可以下载最新的驱动程序为您的GPU设备nvidia.司机下载．
万博1manbetx支持gpu
查看对NVID万博1manbetxIA的支持®GPU架构由MATLAB发布，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.®工具箱版本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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
- 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过向前兼容支持。优化的设备库必须在运行时从未优化的版本编译。万博1manbetx支持可能会受到限制，您可能会看到错误和意外行为。有关更多信息，请参见GPU设备的前向兼容性．
—默认情况下，不支持该架构。万博1manbetx您可以通过启用GPU设备的正向万博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设备的前向兼容性．
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™编译CUDA兼容的源代码、库和可执行文件，你必须安装CUDA Toolkit。CUDA工具包包含CUDA库和用于编译的工具。在GPU上运行MATLAB函数或生成启用CUDA的MEX函数时，不需要使用工具包。
| 任务 | 需求 |
|---|---|
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gpu．推荐的最佳实践是使用您所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 Toolkit的更多信息，并下载支持的版本，请参阅万博1manbetxCUDA资料库(nvidia.）．
GPU设备的前向兼容性
笔记
从R2020b开始，默认关闭对GPU设备的正向兼容性。
在R2020A和早期版本中，您无法禁用GPU设备的前向兼容性。
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MATLAB版本构建后发布的架构的GPU设备。
当向前兼容被启用时，CUDA驱动程序会在你第一次访问架构比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缓存的大小，以防止这种延迟的复发。说明,请参阅增加CUDA缓存大小．
当前向兼容性被禁用时，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版本构建完成后发布的。如果想在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以根据设备架构和Matlab使用的CUDA版本而异。在某些情况下，正向兼容性与图书馆的预期和重新编译导致错误不起作用。
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)的前向兼容性只有有限的功能。
您可以通过以下方式开启对GPU设备的正向兼容。
使用的函数
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运行时更改了环境变量，则必须重新启动MATLAB才能看到效果。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_CACHE_MAXSIZE最少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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