使用gpuArray将数据从CPU内存转移到GPU内存。A = rand(1000); % 在CPU上创建一个随机矩阵 A_gpu = gpuArray(A); % 将矩阵转移到GPU上 在GPU上进行计算：你可以像在CPU上一样对gpuArray进行操作，MATLAB会自动在GPU上执行这些操作。B_gpu = A_gpu * A_gpu; % 在GPU上进行矩阵
使用gpuArray()则可生成gpu端数据,a=gpuArray(b),即为将cpu端数据b拷贝到gpu端的a中。 (2)对GPU数据进行操作 可以使用matlab中的库函数对gpuarray直接进行操作。 (3)把GPU上的数据回传给CPU 使用gather()则可将gpu端的数据传回cpu端。 二、 Matlab中调用CUDA C 配置环境 (1)Matlab环境配置: 1mex -setu...
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...
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: ...
3. GPU加速计算 GPU作为一种专门用于图形处理和并行计算的处理器,具有强大的计算能力。在MATLAB中,用户可以通过GPU计算工具箱将计算任务转移到GPU上执行,从而显著加速计算过程。使用GPU时,用户需要使用gpuArray函数将数据从CPU传输到GPU,并在GPU上进行计算,最后将结果传回CPU。 示例代码: A = rand(1000, 1000); ...
X_gpu=gpuArray(X);Y_gpu=gpuArray(Y); 1. 2. 3.3 训练线性回归模型 使用GPU加速的线性回归模型训练过程如下所示: % 创建线性回归模型mdl=fitlm(X_gpu,Y_gpu);% 预测Y_pred_gpu=predict(mdl,X_gpu); 1. 2. 3. 4. 5. 在完成训练后,我们可以将结果从GPU返回到CPU进行后续处理: ...
为在GPU上执行相同的操作,我们首先使用gpuArray命令将数据从MATLAB工作空间转移至GPU设备内存。然后我们能够运行重载函数fft: A = gpuArray(rand(2^16,1)); B = fft (A); fft操作在GPU上而不是在CPU上执行,因为输入参数(GPUArray)位于GPU的内存中。
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...
为在GPU上执行相同的操作,我们首先使用gpuArray命令将数据从MATLAB工作空间转移至GPU设备内存。然后我们能够运行重载函数fft: A = gpuArray(rand(2^16,1)); B = fft (A); fft操作在GPU上而不是在CPU上执行,因为输入参数(GPUArray)位于GPU的内存中。