matlab如何使用GPU并行运算
时间: 2023-11-07 11:05:42 浏览: 69
要使用Matlab进行GPU并行计算,需要遵循以下步骤:
1. 确认您的GPU是否支持CUDA并安装相应的CUDA驱动程序。
2. 安装Matlab Parallel Computing Toolbox。
3. 在Matlab中将GPU设备设置为当前设备。使用以下命令:
```matlab
gpuDevice()
```
这将返回一个GPU设备对象,您可以使用该对象来执行GPU计算。
4. 将要在GPU上运行的代码放入GPU Kernals中。例如:
```matlab
function y = myGPUfunction(x)
% 将输入数据 x 复制到 GPU 设备上
x = gpuArray(x);
% 在 GPU 上执行计算
y = x.^2 + 2*x + 1;
% 将结果从 GPU 设备上复制回主机内存
y = gather(y);
end
```
5. 调用函数时,使用 `gpuArray` 函数将数据复制到GPU设备上,然后在GPU上执行计算。例如:
```matlab
x = rand(1000, 1000);
y = myGPUfunction(x);
```
如果您希望在GPU上进行并行计算,可以使用 `parfor` 循环。例如:
```matlab
parfor i = 1:100
x(i) = myGPUfunction(i);
end
```
在 `parfor` 循环中,每个迭代可以在不同的GPU设备上并行执行。
6. 如果您的计算涉及到多个GPU设备,可以使用 `gpuArray` 函数将数据分配到多个GPU设备上,然后使用 `spmd` 块在多个GPU设备上并行执行计算。例如:
```matlab
x = rand(1000, 1000, 'gpuArray');
y = rand(1000, 1000, 'gpuArray');
spmd
% 在当前GPU设备上执行计算
z = x + y;
% 将结果从当前GPU设备复制到主机内存
z = gather(z);
end
```
`spmd` 块将在多个GPU设备上并行执行,每个设备上执行的代码是相同的。在 `spmd` 块内部,使用 `gpuDevice` 函数获取当前设备对象,然后使用该对象执行计算。
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