MATLAB与gpuArray参数的函数

数百个功能的MATLAB^®和其他工具箱，如果你提供一个在GPU上的自动运行gpuArray论点。

A = gpuArray（[1 0 1 -1 -2 0 0 1 -1]）;E = EIG（A）;

每当你调用任何这些函数与至少一个gpuArray作为数据输入参数，GPU上的函数执行。该函数生成一个gpuArray作为结果，除非返回MATLAB数据更合适的（例如，尺寸）。你可以混合在同一个函数调用中同时使用gpuArray和MATLAB阵列输入。要了解更多关于当GPU或CPU的功能运行时，看到特殊条件gpuArray输入。启用GPU-功能包括离散傅立叶变换（FFT），矩阵乘法（mtimes），左矩阵分裂（mldivide），和数百人。欲了解更多信息，请参阅检查GPU支持的功能万博1manbetx。

检查或选择一个GPU

如果你有一个GPU，那么MATLAB会自动将其用于GPU计算。您可以使用检查你的GPUgpuDevice功能。如果你有多个GPU，那么你可以使用gpuDevice选择其中的一个，或者使用多个GPU与并行库。对于一个示例，请参见识别并选择一个GPU和使用多个GPU在并行池。要检查您的GPU支持，请参阅万博1manbetxGPU支万博1manbetx持方式发布。

对于深度学习，MATLAB提供了多GPU并行自动支持。万博1manbetx看到深度学习与MATLAB在多GPU（深学习工具箱）。

与使用GPU功能的MATLAB

这个例子说明了如何使用启用GPU-功能的MATLAB与gpuArrays操作。您可以检查使用的GPU的性能gpuDevice功能。

gpuDevice

ANS = CUDADevice与属性：名称： '的GeForce GTX 1080' 索引：1个ComputeCapability： '6.1' SupportsDouble：1 Dr万博1manbetxiverVersion：10.1000 ToolkitVersion：10.1000 MaxThreadsPerBlock：1024 MaxShmemPerBlock：49152 MaxThreadBlockSize：[1024 1024 64] MaxGridSize：[2.1475e + 0965535 65535] SIMDWidth：32 TotalMemory：8.5899e + 09 AvailableMemory：6.9012e + 09 MultiprocessorCount：20 ClockRateKHz：1733500 ComputeMode： '默认' GPUOverlapsTransfers：1 KernelExecutionTimeout：1 CanMapHostMemory：1 DeviceSupported万博1manbetx：1 DeviceSelected：1

创建重复的值从-15至15将其传送到GPU，并创建一个gpuArray一个行向量，使用gpuArray功能。

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

名称大小字节类属性gpuX 1x95 4 gpuArray

与gpuArrays操作，使用任何支持GPU-MATLAB功能。MATLAB自动运行在GPU上计算。欲了解更多信息，请参阅在GPU上运行MATLAB功能。例如，使用的组合诊断，expm，MOD，回合，ABS和fliplr。

gpuE = expm（DIAG（gpuX，-1））* expm（DIAG（gpuX，1））;gpuM = MOD（圆（ABS（gpuE）），2）;gpuF = gpuM + fliplr（gpuM）;

绘制的结果。

于imagesc（gpuF）;颜色表（翻转（灰色））;

如果您需要转移从GPU，采用数据备份收集。收集回来的CPU可能是昂贵的，并且通常是没有必要的，除非你需要与不支持gpuArray函数使用你的结果。万博1manbetx

导致=聚集（gpuF）;谁是结果

名称大小字节类属性的结果96x96的73728双

一般有可能在结果的差异，如果你的CPU上运行的代码，由于数值精度和GPU和CPU之间的差异算法。CPU和GPU的答案都同样有效浮点近似真实分析结果，计算期间具有经受了不同的舍入。在这个例子中，结果是整数，回合消除了舍入误差。

锐化图像使用GPU

这个例子说明了如何使用gpuArrays并启用GPU的功能，锐化图像。

读取图像，并利用其发送给GPUgpuArray功能。

图像= gpuArray（imread（'peppers.png'））;

将图像转换为双打，并应用卷积获得梯度图像。然后，使用梯度图像，通过一个因子锐化图像量。

DIMAGE = im2double（图像）;梯度= CONVN（DIMAGE，酮（3）./ 9，'相同'） -  CONVN（DIMAGE，酮（5）./ 25，'相同'）;量= 5;锐化= DIMAGE +量*梯度。

调整大小，情节和比较原始和锐化图像。

imshow（imresize（[DIMAGE，削尖]，0.7））;标题（“原始图像（左）与锐化后的图像（右）”）;

使用GPU-启用函数计算Mandelbrot集

这个例子说明了如何使用启用GPU的MATLAB函数来计算一个著名的数学结构：Mandelbrot集。检查您的GPU使用gpuDevice功能。

定义参数。曼德尔布罗算法遍历的实部和虚部的网格。下面的代码定义的迭代中，网格尺寸和网格限值的数量。

maxIterations = 500;gridSize = 1000;XLIM = [-0.748766713922161，-0.748766707771757];ylim = [0.123640844894862，0.123640851045266];

您可以使用gpuArray功能将数据传送到GPU，并创建一个gpuArray或者你可以在GPU上直接创建一个数组。gpuArray提供的许多功能GPU版本，你可以用它来创建数据阵列，如linspace。欲了解更多信息，请参阅创建GPU直接阵列。

X = gpuArray.linspace（XLIM（1），XLIM（2），gridSize）;Y = gpuArray.linspace（ylim（1），ylim（2），gridSize）;谁是Xÿ

名称大小字节类属性X 1x1000的4 gpuArrayŸ1x1000的4 gpuArray

许多MATLAB功能支持gpuArrays。万博1manbetx当您提供一个gpuArray参数到任何支持GPU功能，该功能在GPU上自动运行。欲了解更多信息，请参阅在GPU上运行MATLAB功能。创建算法复杂的网格，并创建阵列计数出来的结果。要直接在GPU上创建这个数组，使用那些工作，并指定'gpuArray'。

[XGRID，YGRID] = meshgrid（X，Y）;Z0 =络合物（XGRID，YGRID）;计数=酮（大小（Z0），'gpuArray'）;

下面的代码实现的Mandelbrot算法使用支持GPU-功能。由于代码使用gpuArrays，计算发生在GPU上。

Z = Z0;对于N = 0：maxIterations Z = Z * Z + Z 0;内部= ABS（Z）<= 2;计数=计数+内部;结束计数= LOG（计数）;

当计算完成后，绘制的结果。

于imagesc（X，Y，计数）颜色表（[射流（）; flipud（喷射（））; 0 0 0]）;轴离

与一个GPU稀疏矩阵工作

以下功能支持稀疏gpuArrays。万博1manbetx

ABS角度BICG BICGSTAB小区CGS classUnderlying连词ctranspose deg2rad诊断结束的expm1找到修复地板全GMRES gpuArray.speye IMAG isaUnderlying isdiag的isEmpty

ISEQUAL isequaln isfloat isinteger ISLOGICAL ISNUMERIC伊斯雷尔issparse istril istriu长度log1p LSQR减去mtimes为ndims nextpow2 NNZ非零范数numel nzmax PCG

加上QMR rad2deg真正realsqrt圆形标志尺寸稀疏spfun spones sprandsym开方和TFQMR倍（。*）跟踪转TRIL triu UMINUS UPLUS

您可以创建一个稀疏gpuArray通过调用疏用gpuArray输入，或通过调用gpuArray具有稀疏输入。例如，

X = [0 1 0 0 0;0 0 0 0 1]

0 1 0 0 0 0 0 0 0 1

S =稀疏（x）的

（1,2）1（2,5）1

G = gpuArray（S）;％G是稀疏gpuArrayGT =转置（克）;％GT是一个稀疏gpuArrayf =完全（GT）％f是一个完整的gpuArray

0 0 1 0 0 0 0 0 0 1

稀疏gpuArrays不支持索引。万博1manbetx取而代之的是，使用找来定位该阵列和其行和列索引的非零元素。然后，替换你想要的值，并建立一个新的稀疏gpuArray。

与一个GPU复数起作用

如果在GPU上运行的函数的输出可能是复杂的，你必须明确指定其输入参数一样复杂。这适用于gpuArray或通过在所谓的代码运行的功能arrayfun。

例如，如果创建一个gpuArray可能有负面因素，使用G = gpuArray（络合物（P）），那么你就可以成功执行SQRT（G）。

或者，在一个函数传递给arrayfun如果X是实数的向量，并且一些元件具有负值，SQRT（x）的产生一个错误;相反，你应该叫SQRT（复合物（X））。

如果结果是复杂的数据的gpuArray和所有的虚部为零，这些部分被保留，所述数据仍然很复杂。这可能使用时产生影响分类，是真实的， 等等。

下表列出了可能返回的复杂数据，有超过其输出保持实际的输入范围内沿的功能。

特殊条件gpuArray输入

启用GPU-功能的GPU只有当数据在GPU上运行。例如，在GPU下面的代码运行，因为数据，第一输入，是在GPU上：

>>总和（gpuArray（魔（10）），2）;

>>总和（魔（10），gpuArray（2））;

致谢

岩浆是采取GPU加速的优势，线性代数例程库。Parallel Computing Toolbox中的杠杆作用MAGMA为gpuArrays实现线性代数函数来实现高性能和准确性。