如何在Matlab中运用GPU加速工具箱来提升深度学习模型的训练和推理性能？请结合《Matlab深度学习GPU加速工具箱使用指南》进行详细解答。

在深度学习领域，训练和推理高性能神经网络模型往往需要大量的计算资源。针对这一挑战，Matlab的深度学习GPU加速工具箱（GPU Accelerated Deep Learning Toolbox）应运而生，旨在通过利用GPU的强大计算能力来优化深度学习任务的性能。为了掌握如何在Matlab中实现这一优化，以下步骤和示例代码将指导你完成设置。

参考资源链接：[Matlab深度学习GPU加速工具箱使用指南](https://wenku.csdn.net/doc/7zpxyy2bfc?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的系统中安装了支持CUDA的NVIDIA GPU，并且Matlab的版本支持GPU加速功能。接下来，在Matlab中安装GPU加速工具箱，如果系统中未安装CUDA Toolkit，需要先进行安装。

使用工具箱进行GPU加速的基本步骤如下：

1. 启用GPU支持：在Matlab中使用 `gpuDevice` 函数来检查和选择GPU设备。

   gpus = gpuDevice; % 检查可用的GPU设备
   gpuDevice(gpus(1)); % 选择第一个GPU设备

2. 在构建和训练深度学习模型时，使用GPU支持的函数和数据类型。例如，在训练神经网络时，将训练数据和网络参数转移到GPU上。

   % 假设trainX和trainY是训练数据和标签
   trainX = gpuArray(trainX);
   trainY = gpuArray(trainY);

   % 然后构建和训练神经网络
   % 这里假设net是已经构建好的神经网络结构
   net = trainNetwork(trainX, trainY, layers);

3. 在进行推理时，同样需要将数据转移到GPU上，调用训练好的网络进行预测。

   testX = gpuArray(testX); % 将测试数据转移到GPU
   predictedLabels = classify(net, testX); % 使用网络进行分类

4. 对于预训练模型，可以使用 `predict` 函数进行GPU加速的推理操作。

   prediction = predict(net, testX);

5. 最后，当你完成GPU加速的训练或推理任务后，可以使用 `gather` 函数将结果从GPU内存中取回。

   results = gather(prediction);

结合《Matlab深度学习GPU加速工具箱使用指南》，你可以更详细地了解上述步骤的每一个细节，并通过指南中的实战案例进一步掌握工具箱的使用方法。《Matlab深度学习GPU加速工具箱使用指南》提供了对GPU加速概念的解释，说明了如何安装和配置工具箱，以及如何在不同的深度学习项目中应用这些技术。通过学习这些材料，你将能够有效地利用Matlab的强大GPU加速功能来提升你的深度学习模型性能。

在成功利用Matlab进行GPU加速训练和推理后，如果你想进一步深入研究和优化你的模型，我推荐你查看Matlab官方文档中关于深度学习的更多细节和高级技巧。这些资料将帮助你理解更复杂的概念，并掌握更深层次的性能调优方法。

参考资源链接：[Matlab深度学习GPU加速工具箱使用指南](https://wenku.csdn.net/doc/7zpxyy2bfc?spm=1055.2569.3001.10343)