GPU计算MATLAB
使用基本的GPU计算加速代码
为了加快代码的速度，首先尝试分析和向量化。有关信息，请参见性能和内存．在分析和向量化之后，您还可以尝试使用计算机的GPU来加快计算速度。如果GPU支持你想使用的所有功能，你可以简单地使用万博1manbetxgpuArray将输入数据传输到GPU，并调用收集从GPU中检索输出数据。要开始使用GPU计算，请参见在图形处理器上运行MATLAB函数．
对于深度学习，MATLAB®提供多个gpu的自动并行支持。万博1manbetx看到基于MATLAB的多gpu深度学习(深度学习工具箱)．
功能
主题
运行MATLABGPU上的代码
- 在图形处理器上运行MATLAB函数
提供一个gpuArray参数自动在GPU上运行函数。 - 识别并选择GPU设备
这个例子展示了如何使用gpuDevice来识别和选择要使用的设备。 - GPU计算要求
万博1manbetx对NVIDIA的支持®GPU的架构。 - 在GPU上建立array
使用gpuArray对象用于在GPU上存储数据，并在GPU上进行计算。 - 在多gpu上运行MATLAB函数
这个例子展示了如何在多个gpu上并行运行MATLAB®代码，首先在本地机器上，然后扩展到集群。 - 在云端使用图形处理器运行MATLAB
利用云中强大的gpu来加速代码。 - 训练网络使用自动多gpu支持万博1manbetx(深度学习工具箱)
这个例子展示了如何使用自动并行支持在本地机器上使用多个gpu进行深度学习训练。万博1manbetx - 在GPU上使用稀疏数组
了解在GPU上使用稀疏数组的条件。 - 在GPU上使用复数
了解在GPU上应用可能返回复杂值的函数的条件。 - 在GPU上使用FFT2模拟衍射模式
本例使用并行计算工具箱™在GPU上执行二维快速傅里叶变换(FFT)。
提升GPU性能
- 测量和改进GPU性能
运行在GPU上的时间代码，并探索提高性能的选项。 - 使用GPU和向量化计算提高性能
这个例子向您展示了如何通过在GPU而不是CPU上运行函数来提高性能，并通过向量化计算。 - 使用arrayfun提高基于元素的MATLAB函数在GPU上的性能
这个例子展示了如何通过在GPU上运行MATLAB®函数来提高代码的性能arrayfun． - 利用pagefun提高GPU上小矩阵问题的性能
这个例子展示了如何使用pagefun以提高对三维环境中的物体应用大量独立旋转和平移的性能。 - 在GPU上对A\b进行基准测试
这个例子着眼于我们如何在GPU上对线性系统的求解进行基准测试。
了解更多
- 分析代码以提高性能
使用Profiler来测量运行代码所花费的时间，并确定哪些行代码消耗的时间最多，哪些行不运行。 - 向量化
修改基于循环，面向标量的代码，以使用MATLAB矩阵和矢量运算。 - GPU上的随机数流
控制GPU上的随机数流，使其生成与CPU上相同的随机数序列。 - 在GPU上生成随机数
这个例子展示了如何在GPU上支持的不同随机数生成器之间切换。万博1manbetx - Stencil图形处理器的操作
本例使用Conway的“Game of Life”演示如何使用GPU执行模板操作。 - 使用GPU锐化图像
这个例子展示了如何使用gpuArrays和启用gpu的函数锐化图像。 - 通过gpu功能计算Mandelbrot集
这个例子展示了如何使用gpu支持的MATLAB函数来计算一个著名的数学结构:Mandelbrot集。
特色的例子
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