matlab里面自己创建的function函数可以调用gpu计算吗？

是的，您可以在MATLAB中创建自己的函数，并利用GPU进行计算。下面是一些步骤来实现这一点：

1. 确保您的计算机具备支持GPU计算的硬件和驱动程序。
2. 在您的函数中，使用`gpuArray`函数将输入数据从CPU内存转移到GPU内存。例如，可以使用`A_gpu = gpuArray(A)`将输入矩阵A从CPU内存复制到GPU内存。
3. 在函数中，使用支持GPU计算的函数来操作和计算GPU上的数据。例如，您可以使用`gpuArray.sin(A_gpu)`来计算输入矩阵A_gpu的正弦值。
4. 如果需要，使用`gather`函数将结果从GPU内存复制回CPU内存。例如，可以使用`result = gather(A_gpu)`将结果矩阵A_gpu复制回CPU内存中的变量result。
5. 最后，将创建的函数保存为一个独立的MATLAB文件，并在主程序中调用它。

需要注意的是，函数中使用的所有操作和函数都必须是支持GPU计算的。您可以在函数中使用`gpuArray`函数将数据从CPU内存转移到GPU内存，并使用支持GPU计算的函数进行操作。

希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提出。

相关问题

matlab gpu运行自己的function

要在MATLAB GPU上运行自己的函数，需要遵循以下几个步骤：

1. 确保你的计算机有支持CUDA的NVIDIA GPU和CUDA工具包。

2. 将需要在GPU上运行的函数添加到MATLAB路径中。可以使用addpath函数将包含您的函数的文件夹添加到MATLAB路径中。

3. 使用gpuArray函数将数据存储在GPU上。可以将单个变量或数组传递给gpuArray函数，并将结果分配给另一个变量。例如：

   A = rand(1000,1000);
   Agpu = gpuArray(A);

4. 编写自己的GPU函数。GPU函数必须使用GPU数组作为输入和输出，并且必须使用GPU数组上的函数进行计算。可以使用MATLAB内置的GPU函数库，如gpuArray、gather和arrayfun等。例如：

   function [Cgpu] = myGPUfunction(Agpu,Bgpu)
   Cgpu = Agpu.*Bgpu;
   end

5. 在MATLAB中调用您的GPU函数。可以使用feval函数调用GPU函数，并将GPU数组作为输入参数传递给函数。例如：

   A = rand(1000,1000);
   B = rand(1000,1000);
   Agpu = gpuArray(A);
   Bgpu = gpuArray(B);
   Cgpu = feval(@myGPUfunction, Agpu, Bgpu);

这些步骤可以帮助您在MATLAB GPU上运行自己的函数。