最新のリリースでは,このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英语でご覧になれます。
コードを高速化するには,まずプロファイリングとベクトル化を试します。详细については,パフォーマンスとメモリ(MATLAB)を参照してください。プロファイリングとベクトル化の后,コンピューターのGPUを使用した计算の高速化も试すことができます。使用するすべての关数がGPUでサポートされる场合は,単纯にgpuArray
を使用して入力データをGPUに転送し,收集
を呼び出して出力データをGPUから取得できます.GPUコンピューティングを始めるには,GPUでのMATLAB关数の実行を参照してください。
深层学习向けに,MATLAB®は复数のGPUの自动并列处理をサポートしています。MATLABによる复数のGPUでの深层学习(深学习工具箱)を参照してください。
MATLABおよび他のツールボックスの数百もの关数はgpuArray
引数を渡すことで自动的にGPUで実行されます。
gpuDevice
を使用して,使用するデバイスの识别と选択を行う。
MATLABリリース别のNVIDIA®GPUアーキテクチャのサポート。
MATLABのgpuArray
はGPUに格纳される配列を表します。
この例では并行计算工具箱™を使用して,GPUで2次元の高速フーリエ変换(FFT)を実行します。
この例では,MATLABコードを复数のGPUで并列に実行する方法を说明します。
この例では,自动并列サポートにより,ローカルマシン上の复数のGPUを使用して深层学习を行う方法を说明します。
arrayfunを使用した,要素単位のMATLAB®关数のGPUにおけるパフォーマンス改善
この例では,arrayfun
を使用してMATLAB®关数をGPUでネイティブに実行する方法を说明します。
PAGEFUNによるGPU上の小さな行列问题のパフォーマンス改善
この例では,多くの独立した回転と平行移动を3次元环境のオブジェクトに适用するときにpagefun
を使用してパフォーマンスを改善する方法を说明します。
MATLABのベンチマークテストを使用してGPUのパフォーマンスを测定します。
この例では,GPUにおける线形计算の求解のベンチマークを実行する方法について考えます。
パフォーマンス改善のためのプロファイリング(MATLAB)
最も多くの时间を消费するコード行や,MATLABで実行されないコード行を特定するには,コードをプロファイリングします。
ベクトル化(MATLAB)
ループベースのスカラー指向コードを,MATLAB行列とベクトル操作を使用するように変更する。
CPU上のものと同じ乱数列を生成するように,GPU上の乱数ストリームを制御します。
この例では,GPUでサポートされているいくつかの乱数発生器の间で切り替えを行う方法を示します。
この例ではの康威 “ライフゲーム” を使用し,GPUを使ってステンシル演算をどのように実行するのかを示します。