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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: ...
一、GPUArray的基本概念 1.1 GPUArray的定义 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...
matlab 怎么gpuArray 转换成数组 matlab中的运算和操作主要是以数组为对象的, 数组又包括:数值数组、字符数组、元胞数组等。 一、数值数组的建立: 1. 直接输入法: 逗号:用来分开数组中的行元素。(可用空格代替) 分号:用来将数组中的行分开。 (可用回车键代替) 中括号[ ]:界定数组的首与尾。 a=[1,2,3,8...
gpuDeviceCount 选择GPU设备：gpuDevice(1); % 选择第一个GPU设备 将数据转移到GPU：使用gpuArray...
执行以上语句后,G 就是一个MATLAB GPUArray对象了。 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。 D = gather(G); 其它 GPUArray类也提供了以下静态方法,可用于直接在GPU上创建数组: parallel.gpu.GPUArray.ones parallel.gpu.GPUArray.eye ...
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...
要使Matlab代码能运行于GPU上,主要需要使用Matlab的并行计算工具箱、将数组转换为GPU数组、使用兼容GPU的内置函数、避免混合CPU和GPU操作。例如,使用并行计算工具箱中的gpuArray函数可以轻松将CPU上的数组转换为GPU数组,从而让原本执行于CPU的操作移至GPU上执行。另外,兼容GPU的内置函数(如arrayfun)可以进一步提升代码在GP...
首先,你需要一个支持的GPU,目前仅支持Nvidia的GPU,不同版本的MATLAB对不同架构的GPU支持情况如下,带星号的需要重新编译CUDA。 可以用gpuDevice命令查看是否有支持的gpu,亮机卡GT 1030 也能支持。 GPU运算可以用两种方式实现, 用gpuArray和gather命令; 用GPU CUDA和MEX编程深度加速。