主要内容
GPU算法加速
使用基本GPU计算加速您的代码
要加快代码，您可以尝试使用计算机的GPU。如果GPU支持您要使用的所有功能，您只需使用即可使用万博1manbetxGPUARRAY.将输入数据传输到GPU的功能，并调用收集函数从GPU检索输出数据。为了深入学习，Matlab®为多个GPU提供自动并行支持。万博1manbetx您需要并行计算工具箱™以启用GPU支持。万博1manbetx
有关接受GPU阵列的函数列表，请参阅功能列表（GPU阵列）。
话题
在GPU上运行matlab函数（并行计算工具箱）
如果您提供支持，Matlab和其他工具箱中的数百个功能会自动运行GPUGPUARRAY.（并行计算工具箱）参数。
GPU通万博1manbetx过发布支持（并行计算工具箱）
万博1manbetx支持NVIDIA.®Matlab发布的GPU架构。
在多个GPU上运行MATLAB功能（并行计算工具箱）
此示例显示如何在本地计算机上并行地运行MATLAB代码，然后将缩放到群集。
在多个GPU上与Matlab进行深度学习（深度学习工具箱）
使用本地或在云中使用多个GPU来加快深度神经网络培训。
使用深度学习的行人和自行车分类（雷达工具箱）
基于使用深度学习网络和时频分析，根据其微多普勒特性进行分类行人和骑自行车的人。
GPU加速深度学习的缩放线（小波工具箱）
使用GPU加速功能提取以进行信号分类。
相关信息
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