matlabgpu加速
时间: 2023-08-27 07:14:00 浏览: 51
在使用Matlab进行GPU加速时,可以采用以下几个步骤来实现加速效果。首先,将数据从double型转换为single型,即使用M=single(M)来将数据转换为单精度类型,因为一般的GPU对于单精度型的数据运算加速更明显一些。接着,使用M=gpuArray(M)将数据搬迁到GPU上进行计算。这样做可以利用GPU的并行计算能力来加速计算过程。在计算完成后,如果需要将计算结果传回到Matlab的Workspace中,可以使用gather函数来取回GPU上的数据并存在Workspace中。通过这样的步骤,可以在一定程度上提高计算速度。举例来说,比如对于一个3000*3000的矩阵,如果使用CPU进行计算,需要15秒的时间;而如果使用双精度的GPU进行计算,时间可以缩短到11秒;而如果使用单精度的GPU进行计算,时间仅为4秒。当处理更大型的矩阵时,加速效果会更加明显。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB上的GPU加速计算](https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/103409063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLAB使用GPU加速计算](https://blog.csdn.net/ambu1230/article/details/128471695)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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