G = gpuArray(X)copies the arrayXto the GPU and returns agpuArrayobject. example Input Arguments expand all X—Array numeric array|logical array Object Functions arrayfunApply function to each element of array on GPU gatherTransfer distributed array,Compositeobject, orgpuArrayobject to local workspa...
导入gpuArray和numpy import pycuda.gpuarray as gpuarray import numpy as np 将numpy ndarray转成gpuArray,如下: gpuarray.to_gpu...(m,n).astype(np.float32)) 类似的,可以采用一下方式进行gp...
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gpuArray MATLAB中的gpuArray表示存储在GPU上的数据。 使用gpuArray函数可以将数据从MATLAB工作空间传送到GPU。 例如: A = data(10); G = gpuArray(A); 执行以上语句后,G 就是一个MATLAB GPUArray对象了。 gather 当GPU运行完程序后,可以通过gather函数将数据从GPU取回到MATLAB工作空间,存储在内存中,CPU可以调用。
本博客参照学习文档https://documen.tician.de/pycuda/array.html 通过GPUArray 矩阵类可以将numpy中的数组和矩阵直接转换成cuda可处理类型,该步骤即将CPU中的数据复制到GPU中。 导入gpuArray和numpy 代码语言:javascript 复制 import pycuda.gpuarray as gpuarray import numpy as np 将numpy ndarray转成gpuArray,...
GPUArray是一种专门针对GPU计算的数据类型,它可以在GPU上执行各种数值计算,包括矩阵运算、图像处理和深度学习等。在Matlab中,GPUArray通常是通过将数据传输到GPU上,然后在GPU上执行计算,最后将结果传输回CPU得到的。 1.2 GPUArray的优势 相比于在CPU上进行计算,使用GPUArray可以获得更高的计算性能。这是因为GPU具有大量...
它是一种数组类型,可以在GPU设备上进行并行计算,以加速计算过程。 要使用GPUArray,首先需要确保计算机上安装了支持GPU计算的硬件和驱动程序。然后,在MATLAB中,可以通过以下步骤来创建和使用GPUArray: 1.将数据从CPU内存传输到GPU内存:可以使用函数gpuArray将MATLAB中的普通数组(例如基本数据类型)转换为GPUArray。例如: ...
1. 创建gpuarray 在MATLAB中,使用gpuArray()函数可以将数据从CPU内存拷贝到GPU内存,并返回一个gpuarray对象。例如: ```matlab A = gpuArray(rand(1000,1000)); ``` 2. 使用gpuarray进行计算 在GPU上进行计算的函数通常以“gpu”开头,比如gpuArray.ones()、gather()等。通过这些函数,可以在GPU上进行各种计算...
开发者ID:LaboratoireMecaniqueLille,项目名称:crappy,代码行数:23,代码来源:gpucorrel.py 示例2: setFields # 需要导入模块: from pycuda import gpuarray [as 别名]# 或者: from pycuda.gpuarray importGPUArray[as 别名]defsetFields(self, fieldsX, fieldsY):""" ...
示例1: _cached_gpuarray ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from pycuda import gpuarray [as 别名]# 或者: from pycuda.gpuarray importto_gpu[as 别名]def_cached_gpuarray(self, array):""" Given a numpy array, calculate the python hash of its bytes; ...