采用GPU加速时,如遇for循环,则很容易增加代码在GPU上运行的时间开销。在编程时,使用矩阵和向量操作或arrayfun,bsxfun,pagefun替换循环操作来向量化代码。 1 arrayfun函数 [A, B,...] = arrayfun(fun, C, ..., Name, Value) 1. 其中: 1) fun是函数的句柄。 2) C和其他输入是包含函数fun所需输入的数组。
并行循环:使用parfor函数可以将for循环中的迭代任务分配到多个处理器上并行运行,从而加快计算速度。 并行作业:使用parfeval函数可以将多个任务分配给多个工作进程并行执行,节约计算时间。 GPU加速:通过GPU计算函数可以将计算任务交给GPU来执行,加速计算速度。可以使用gpuArray函数将数据转换为GPU数组,并使用GPU加速函数来执行...
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1 使用 parfor 和 gpuArray 实现嵌套循环加速 % 使用前 for i=1:m for j=1:n A(i,j)=f(i,j); end end % 使用后 % for循环线性化 iterations=[m,n]; parfor k=1:prod(iterations) [i,j]=ind2sub(iterations,k); A(k)=f(i,j); % 需使用线性索引 end 但也不要过于迷信parfor : % 测...
除了多线程,还有以下几种方法可以用来加速MATLAB程序:向量化和矩阵化:尽量避免使用for循环和while循环,...
MATLAB中的并行计算技巧可以帮助我们提高程序的性能,加速计算过程。通过使用parfor替代for循环,向量化操作,合理划分任务以及使用GPU加速计算,我们可以充分发挥计算机的计算资源,提高程序的效率。 然而,并行计算并非适用于所有问题,需要根据具体情况选择合适的并行计算策略。此外,还需要注意并行计算可能带来的数据一致性和同步问题...
A: 为了让Matlab代码运行于GPU上,你可以按照以下步骤进行修改: 检查GPU设备的可用性:使用gpuDeviceCount函数来检查你的计算机上是否有可用的GPU设备。如果有多个GPU设备,你可以选择其中一个来进行计算加速。 使用GPU数组:将你要在GPU上进行计算的数据转换为GPU数组。你可以使用gpuArray函数将数据从主内存复制到GPU内存...
parfor能并行化执行for循环,但会存在通信成本问题,因此无法实现n(matlab worker 数量)倍线性加速。 通过利用向量化和parfor,能显著降低运行时间。(parfor是基于多核或多处理器计算机) 3. 常用命令 gpuArray: 创建gpu数组,索引位于cpu,实际数据存储在gpu;
又或者你的for循环里没有可通过BLAS、LAPACK或FFTW实现的并行化或者计算负载主要在非并行化的部分,就赶紧参考这个链接把parfor用起来吧。 4. 用GPU加速 大家可能听说过深度学习往往要用GPU来加速,这是因为深度学习的模型训练和实时推断都有超大的计算量。先撇开深度学习,在我们经典的...
所以写程序之前默念三句话【我不写循环】【矢量化大法好】【GPU大法好】,这是最基础的。没有矢量化...