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從Matlab2013版本開始，matlab將可以直接調(diào)用gpu進(jìn)行并行計(jì)算，而不再需要安裝GPUmat庫。這一改動的好處是原有的matlab內(nèi)置函數(shù)都可以直接運(yùn)用，只要數(shù)據(jù)格式是gpuArray格式的，那么計(jì)算過程會自動的調(diào)用GPU進(jìn)行計(jì)算，不可謂不方便。

具體操作起來，只要知道下面幾個函數(shù)就可以像編寫簡單的m文件一樣，進(jìn)行matlab的GPU編程：

1.GPU設(shè)備確認(rèn)函數(shù)

1）n=gpuDeviceCount??%返回設(shè)備上的GPU數(shù)目

2）gpuDevice?????????%選擇GPU設(shè)備

???D=gpuDeviceor gpuDevice(): 如果當(dāng)前還未設(shè)置選擇的GPU，則選擇默認(rèn)的GPU，D是返回對象；如果已經(jīng)設(shè) ???置了GPU，則返回設(shè)置的GPU對象。

???D=gpuDevice(IDX):表示選擇IDX對應(yīng)的GPU設(shè)置，D是返回對象

???%PS： 目前的GPU設(shè)置一般至少包含兩個GPU，分別用1和2表示對應(yīng)的IDX。

3）reset(gpudev)?%清空gpu的內(nèi)存，類似matlab的clear的功能。其中g(shù)pudev是gpuDevice所返回的對象。

?

2.GPU以CPU之間的交互

1）gpuArray（CPU-->GPU）

???主要有兩個功能：

???I） 將CPU內(nèi)存數(shù)據(jù)傳導(dǎo)到GPU內(nèi)存中

???例子-1：

???X=rand(10,'single');%定義在CPU上的一個10x10的隨機(jī)初始化數(shù)組

???GX=gpuArray(X);?????%在GPU開始數(shù)組GX，并且將X的值賦給GX

???GX2=GX.*GX； ????????%GPU上執(zhí)行數(shù)組對應(yīng)位置的點(diǎn)乘

???II）在GPU內(nèi)存中隨機(jī)初始化一些內(nèi)存數(shù)據(jù)。

???例子-2：

???GX=rand(10,'gpuArray');%直接在GPU設(shè)備上隨機(jī)初始化一個10x10的數(shù)組

???%%PS：常用的隨機(jī)初始化函數(shù)有：eye,ones, zeros, rand, randi, randn.

2）gather(GPU-->CPU)

???主要是將GPU內(nèi)存中的數(shù)據(jù)拷貝回CPU內(nèi)存中。

???繼續(xù)例子-1

???X2=gather(GX2)??????%將GPU內(nèi)存中的數(shù)組GX2賦值給CPU中的X2

3）TF=existOnGPU(DATA)

???用于判斷DATA是否存在于GPU內(nèi)存中。如果不存在則返回false。

?

3.計(jì)算效率統(tǒng)計(jì)

??t=gputimeit(F,N)?????%返回執(zhí)行F操作N次所需的時間，當(dāng)N=1時可以缺省? ?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB GPU编程基础的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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