主要内容

gpuDevice

查询或选择GPU设备

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描述

A.GPUDevice对象表示计算机中的图形处理单元（GPU）。您可以使用GPU执行CUDA内核或MATLAB代码。

你可以使用GPUDevice对象检查GPU设备的属性、重置GPU设备或等待GPU完成执行计算。获取GPUDevice对象，使用gpuDevice作用您还可以使用选择或取消选择GPU设备gpuDevice功能。如果您可以访问多个GPU，请使用gpuDevice函数选择要在其上执行代码的特定GPU设备。

您不需要使用GPUDevice对象在GPU上运行函数。有关如何使用启用GPU的函数的更多信息，请参阅在GPU上运行MATLAB函数.

创造

语法

gpuDevice
D=gpuDevice
D=GPU设备（IDX）
gpuDevice（[]）

描述

gpuDevice显示当前选定GPU设备的属性。如果当前没有选定设备，gpuDevice选择默认设备而不清除它。当您要检查GPU设备的属性时，请使用此语法。

实例

D=gpuDevice返回一个GPUDevice对象，表示当前选定的设备。如果当前没有选定的设备，gpuDevice选择默认设备并返回GPUDevice表示该设备而不清除它的对象。

实例

D=gpuDevice(IDX)选择由索引指定的GPU设备IDX. 如果不支持指定的GPU设备，则会发生错误。此语法重置指定的设备并清除其万博1manbetx内存，即使当前已选择该设备（相当于重置功能）。所有工作空间变量表示gpuArray或库达克内尔变量现在无效，必须从工作区中清除或重新定义。

实例

gpuDevice（[]），使用空参数（与无参数相反），取消选择GPU设备并清除其内存gpuArray和库达克内尔变量。此语法不会将任何GPU设备选作当前设备。

输入参数

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GPU设备的索引，指定为范围内的整数1.到gpuDeviceCount.

例子：gpuDevice（1）；

数据类型：仅有一个的|双重的|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

性质

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GPU设备的名称，指定为字符数组。分配给设备的名称源自GPU设备型号。

GPU设备的索引，指定为范围内的整数1.到gpuDeviceCount. 使用此索引选择特定的GPU设备。

GPU设备的计算能力，指定为字符数组。在MATLAB中使用选定的GPU设备®,计算能力必须符合中的要求规范GPU版万博1manbetx本支持.

万博1manbetx支持双精度运算，指定为逻辑值0对于错误的或1.对于符合事实的.

当前正在使用的GPU设备驱动程序版本，指定为标量值。要在MATLAB中使用选定的GPU设备，驾驶室必须符合中的要求规范GPU版万博1manbetx本支持.

当前版本的MATLAB使用的CUDA工具包版本，指定为标量值。

CUDAKern万博1manbetxel执行期间每个块支持的最大线程数，指定为标量值。

例子：1024

线程块在CUDA万博1manbetxKernel执行期间可使用的最大支持共享内存量，指定为标量值。

例子：49152

螺纹块的每个尺寸中的最大尺寸，以矢量形式指定。螺纹块的每个尺寸不得超过这些尺寸。此外，螺纹块尺寸的乘积不得超过MaxThreadsPerBlock.

螺纹块网格的最大大小，指定为向量。

同时执行的线程数，指定为标量值。

设备上的总内存（字节），指定为标量值。

数据可用的总内存（字节），指定为标量值。此属性仅适用于当前选定的设备。这个值可以与英伟达报告的数值不同。®内存缓存导致的系统管理接口。

设备上存在的流式多处理器的数量，指定为标量值。

GPU的峰值时钟频率，单位为kHz，指定为标量值。

设备的计算模式，指定为以下值之一。

“默认” 该设备不受限制，多个应用程序可以同时使用。MATLAB可以与其他应用程序共享该设备，包括其他MATLAB会话或工作人员。
“独占线程”或“独占过程” 一次只能有一个应用程序可以使用该设备。当在MATLAB中选择该设备时，其他应用程序不能使用它，包括其他MATLAB会话或工作人员。
“禁止” 无法使用该设备。

万博1manbetx支持重叠传输，指定为逻辑值0或1..

长时间运行内核的超时，指定为逻辑值0或1.. 如果1.，操作系统会对CUDA内核允许执行的时间设置上限。在此时间之后，CUDA驱动程序会超时内核并返回错误。

万博1manbetx支持将主机内存映射到CUDA地址空间，指定为逻辑值0或1..

万博1manbetx支持的设备，由逻辑值指定0或1.。并非所有设备都受支持；例如，设备容量不足万博1manbetx计算能力.

当前选定的设备，由逻辑值指定0或1..

目标函数

您可以使用以下功能识别、选择、重置或等待GPU设备：

gpuDeviceCount 存在的GPU设备数
重置 重置GPU设备并清除其内存
等待（GPUDevice） 等待GPU计算完成

还提供以下功能：

parallel.gpu.GPUDevice.isAvailable（idx） 如果索引指定的GPUidx支持并万博1manbetx能够被选择。idx可以是整数或整数向量；默认索引是当前设备。
parallel.gpu.GPUDevice.getDevice（idx） 返回一个GPUDevice对象而不选择它。

有关函数的完整列表，请使用方法作用于GPUDevice对象：

方法（'parallel.gpu.GPUDevice'）

您可以使用以下命令获取任何对象函数的帮助：

帮助parallel.gpu.GPUDevice。函数名

哪里函数名函数的名称。例如，获取有关可用，类型：

help parallel.gpu.GPUDevice.isAvailable

例子

全部崩溃

要确定计算机中有多少GPU设备可用，请使用gpuDeviceCount作用

gpuDeviceCount
2.

当有多个设备时，第一个设备是默认设备gpuDevice函数来确定是否要使用该函数。

d=gpuDevice
d=CUDADevice with properties:Name:'GeForce GTX 1080'索引：1计算能力：'6.1'支持双：1驱动服务器版本：10工具套件版本：10 万博1manbetxMaxThreadsPerBlock:1024 MaxShmemPerBlock:49152 MaxThreadBlockSize:[1024 1024 64]MaxGridSize:[2.1475e+09 65535 65535]SIMDWidth:32总内存：8.5899e+09可用内存：7.0053e+09多处理器计数：20时钟频率kHz:1733500计算模式：“默认”GPUOverlapsTransfers:1内核执行时间：1 CanMapHostMemory:1设备支持：1设备选择：1

如果D是您要使用的设备，您可以继续。要在GPU上运行计算，请使用gpuArray启用的功能。有关详细信息，请参阅在GPU上运行MATLAB函数.

要使用其他设备，请拨打gpuDevice使用其他设备的索引。

GPU设备（2）

创建一个表示默认GPU设备的对象。

g=GPU设备；

查询所有可用GPU设备的计算能力。

对于ii=1:gpuDeviceCount g=gpuDevice（ii）；fprintf（1，'设备%i具有计算能力%s\n',...g、 索引，g.计算能力）终止
设备1具有计算能力3.5设备2具有计算能力2.0
打开实时脚本

如果您可以访问多个GPU，则可以使用并行池在多个GPU上并行执行计算。

启动一个与GPU数量相同的并行池。要确定可用GPU的数量，请使用gpuDeviceCount默认情况下，MATLAB为每个工人分配不同的GPU以获得最佳性能。

帕尔普(“本地”，gpuDeviceCount）；

要确定每个工作人员正在使用哪个GPU，请调用gpuDevice内spmd块这个spmd分段运行gpuDevice对每一个工人。

spmdgpuDevice终止

使用并行语言功能，例如帕弗或帕菲尔，将计算分发给并行池中的工作人员。如果使用gpuArray在您的计算中启用函数，这些函数在工作程序的GPU上运行。有关更多信息，请参阅在GPU上运行MATLAB函数. 有关示例，请参见在多个GPU上运行MATLAB函数.

完成计算后，关闭并行池。您可以使用gcp函数获取当前并行池。

删除（gcp）(“不创造”));

如果您想使用不同的GPU选择，那么可以使用gpuDevice在每个辅助进程上选择一个特定的GPU。例如，定义一个数组Gpundices，它包含要在每个辅助进程上激活的GPU的索引。然后，启动一个并行池，其中包含要选择的GPU数量，并使用spmd阻止运行gpuDevice在每个工人身上labindex函数标识每个辅助进程。使用此函数将辅助进程与GPU索引关联。

gpuIndices=[13]；parpool（numel（gpuIndices））；spmdgpuDevice（gpuIndices（labindex））；终止

作为最佳实践，为了获得最佳性能，请为每个工作人员分配不同的GPU。

另见

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