gpuArray

存储在GPU上的阵列

描述

一个gpuArray对象表示存储在GPU内存中的数组。MATLAB中的大量函数^®并在其他工具箱中提供支持万博1manbetxgpuArray对象，允许您在GPU上运行代码，而对代码的更改最少gpuArray对象,使用任何gpuArray-启用MATLAB功能，如快速傅里叶变换，时间或mldivide．找到…的完整列表gpuArray-enabled函数在MATLAB和其他工具箱中，参见GPU支万博1manbetx持的功能。有关详细信息，请参阅在GPU上运行MATLAB函数．

如果需要从GPU中检索阵列，例如使用不支持的函数时万博1manbetxgpuArray对象，使用收集函数。

请注意

可以加载包含以下内容的MAT文件：gpuArray当GPU不可用时，数据作为内存阵列。agpuArray没有GPU加载的对象是有限的，你不能使用它进行计算。使用一个gpuArray对象在没有GPU的情况下加载，使用收集．

创造

使用gpuArray将MATLAB工作空间中的数组转换为gpuArray一些MATLAB函数还允许您创建gpuArray对象。有关详细信息，请参阅在GPU上建立阵列．

语法

G = gpuArray (X)

描述

例子

G=gpuArray(X）复制数组X发送到GPU并返回gpuArray对象

输入参数

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`X`- - - - - -大堆
数字数组|逻辑阵列

要传输到GPU的数组，指定为数字或逻辑数组。GPU设备必须有足够的可用内存来存储数据。如果X已经是一个gpuArray对象gpuArray输出X不变。

您还可以将稀疏阵列转移到GPU。gpuArray万博1manbetx仅支持双精度稀疏数组。

例子：G = gpuArray(魔法(3));

数据类型：仅有一个的|双重的|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑
复数的支持:万博1manbetx对

对象的功能

`arrayfun`	将函数应用于GPU上阵列的每个元素
`收集`	将分布式阵列或gpuArray传输到本地工作区
`pagefun`	对分布式阵列或gpuArray的每个页面应用函数

有几种方法可以检验a的特性gpuArray大多数函数的行为类似于同名的MATLAB函数。

`isgpuarray`	确定输入是否正确`gpuArray`
`existsOnGPU`	确定GPU上是否有gpuArray或CUDAKernel
`下垫式`	确定输入是否指定了基础数据类型
`ndims`	数组维数
`大小`	数组大小
`下垫式`	决定数组行为的基础数据类型

一些MATLAB工具箱包括内置的函数gpuArray万博1manbetx支持。查看这些工具箱中支持的所有函数的列表gpuArray对象，请使用下表中的链接。带有信息指标的列表中的功能，在GPU上运行时会有一定的限制或使用说明。您可以在功能参考页面的扩展功能部分查看使用说明和限制。有关个人资料的更新gpuArray-已启用的功能，请参阅发行说明。

工具箱的名字	具有以下功能的函数列表：`gpuArray`万博1manbetx	特定于GPU的文档
MATLAB	功能与`gpuArray`万博1manbetx
统计和机器学习工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx(统计学和机器学习工具箱)	在GPU上分析和建模数据(统计学和机器学习工具箱)
图像处理工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx（图像处理工具箱）	计算能力（图像处理工具箱）
深度学习工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx（深度学习工具箱） *(参见GPU深度学习）	在GPU和云中并行扩展深度学习（深度学习工具箱）基于MATLAB的多gpu深度学习（深度学习工具箱）
计算机视觉工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx(计算机视觉工具箱)	GPU代码生成与加速(计算机视觉工具箱)
通信工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx（通讯工具箱）	代码生成和加速支持万博1manbetx（通讯工具箱）
讯号处理工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx（信号处理工具箱）	代码生成和GPU支持万博1manbetx（信号处理工具箱）
音频工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx（音频工具箱）	代码生成和GPU支持万博1manbetx（音频工具箱）
小波工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx（小波工具箱）	代码生成和GPU支持万博1manbetx（小波工具箱）
曲线拟合工具箱™	功能与`gpuArray`万博1manbetx(曲线拟合工具箱)

你可以浏览gpuArray-万博1manbetx所有MathWorks支持的函数^®s manbetx 845以下链接中的产品：gpuArray支万博1manbetx持功能。或者，您可以按产品筛选。在帮助栏,点击功能。在功能列表中，浏览左窗格以选择产品，例如MATLAB。在左窗格底部，选择GPU阵列．如果您选择的产品没有gpuArray-enabled函数，然后GPU阵列过滤器不可用。

例子

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向GPU传输数据和从GPU传输数据

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如果需要将数据从CPU传输到GPU，请使用gpuArray函数。

创建一个数组X．

X=[1,2,3]；

转移X到GPU。

G = gpuArray (X);

检查数据是否在GPU上。

isgpuarray（G）

ans =逻辑1

计算数组元素的平方G．

GSq = g . ^ 2;

传递结果GSq回到CPU。

XSq=聚集（GSq）

XSq=1×31 4 9

确认数据不在GPU上。

isgpuarray（XSq）

ans =逻辑0

直接在GPU上创建数据

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通过使用一些MATLAB函数并指定选项，您可以直接在GPU上创建数据”gpuArray”．

直接在GPU上创建一个随机数数组。

G =兰德(1,3,“gpuArray”）

G=0.3640 0.5421 0.6543

检查输出是否存储在GPU上。

isgpuarray（G）

ans =逻辑1

将MATLAB函数与GPU结合使用

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此示例演示如何使用gpuArray-使MATLAB函数能够与gpuArray对象。您可以使用gpuDevice函数。

gpuDevice

ans = CUDADevice with properties: Name: 'TITAN RTX' Index: 1 ComputeCapability: '7.5' 万博1manbetxSupportsDouble: 1 DriverVersion: 11.2000 ToolkitVersion: 11 MaxThreadsPerBlock: 1024 MaxShmemPerBlock: 49152 MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64] MaxGridSize: [2.1475e+09 65535 65535] SIMDWidth: 32 TotalMemory: 2.5770e+10 AvailableMemory:2.4177e+10 MultiprocessorCount: 72 ClockRateKHz: 1770000 ComputeMode: 'Default' GPUOverlapsTransfers: 1 KernelExecutionTimeout: 1 CanMapHostMemory: 1 Device万博1manbetxSupported: 1 DeviceAvailable: 1 DeviceSelected: 1

创建一个行向量，重复从-15到15的值。将其转移到GPU并创建gpuArray对象，使用gpuArray函数。

X = [-15:15 0 -15:15 0 -15:15];gpuX = gpuArray (X);谁gpuX

名称大小字节类属性gpuX 1x95 760 gpuArray

操作gpuArray对象,使用任何gpuArray-启用MATLAB函数。MATLAB自动在GPU上运行计算。有关更多信息，请参阅在GPU上运行MATLAB函数．例如,使用诊断，矩阵指数函数，摩登派青年，圆形的，腹肌和fliplr在一起。

gpuE=expm（diag（gpuX，-1））*expm（diag（gpuX，1））；gpuM=mod（round（abs（gpuE）），2）；gpuF=gpuM+fliplr（gpuM）；

绘制结果。

彩色贴图（翻转（灰色））；

如果需要将数据从GPU传输回来，请使用收集. 将数据传输回CPU的成本很高，并且通常不需要，除非您需要将结果与不支持的函数一起使用万博1manbetxgpuArray．

结果=聚集（gpuF）；WHO结果

Name Size Bytes Class Attributes result 96x96 73728 double

一般情况下，由于GPU和CPU的数值精度和算法的不同，在CPU和GPU上运行的代码会产生不同的结果。来自CPU和GPU的答案都是与真实分析结果相同的有效浮点近似，在计算过程中受到了不同的舍入行为。在这个例子中，结果是整数和圆形的消除四舍五入错误。

使用`gpuArray`-启用功能

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此示例演示如何将MATLAB函数和运算符用于gpuArray对象使用蒙特卡罗积分方法计算函数的积分。

定义要采样的点数。在函数域中采样点数，间隔[-1,1]两者xy坐标，通过创建随机的点兰德要直接在GPU上创建随机数组，请使用兰德函数并指定“gpuArray”。有关详细信息，请参阅在GPU上建立阵列．

n=1e6；x=2*rand（n，1，“gpuArray”)-1、 y=2*rand（n，1，“gpuArray”)-1;

定义要积分的函数，并对其使用蒙特卡罗积分公式。此函数近似 $π$ 通过对单位圆内的点进行采样。因为代码使用gpuArray-上已启用的函数和运算符gpuArray对象，计算将自动在GPU上运行。您可以使用与MATLAB数组相同的语法执行二进制操作，如元素相乘。有关gpuArray-已启用的功能，请参阅在GPU上运行MATLAB函数．

f=x.^2+y.^2<=1；结果=4*1/n*f*one（n，1，“gpuArray”）

结果= 3.1403

提示

如果您需要更好的性能，或者GPU上没有功能，gpuArray万博1manbetx支持以下选项：
- 预编译并运行纯元素代码gpuArray对象，使用arrayfun函数。
- 运行包含CUDA的C++代码^®设备代码或库调用，请使用MEX函数。有关详细信息，请参阅运行包含CUDA代码的MEX函数．
- 要运行用CUDA c++编写的现有GPU内核，请使用MATLAB CUDAKernel接口。有关更多信息，请参见在GPU上运行CUDA或PTX代码．
- 要从MATLAB代码生成CUDA代码，请使用GPU编码器™. 有关详细信息，请参阅开始与GPU编码器（GPU编码器）．
您可以使用以下命令控制GPU上的随机数流：gpurng．
以下任何一项都不能超过intmax（“int32”）：
- 密集数组的元素数。
- 稀疏数组中非零元素的个数。
- 任何给定维度中的大小。例如，零（0,3e9，“gpuArray”）是不允许的。

选择

您还可以创建一个gpuArray通过指定gpuArray下表列出了使您能够创建gpuArray对象。有关详细信息，请参阅the Extended Capabilities section of the function reference page.

`眼睛(___“gpuArray”)`	`符合事实的(___“gpuArray”)`
`假(___“gpuArray”)`	`0(___“gpuArray”)`
`Inf(___“gpuArray”)`	`gpuArray。冒号`
`南(___“gpuArray”)`	`gpuArray。频率空间`
`一个(___“gpuArray”)`	`gpuArray。邻域`
`兰德(___“gpuArray”)`	`gpuArray。logspace`
`兰迪(___“gpuArray”)`	`gpuArray。speye`
`兰登(___“gpuArray”)`