Matlab高级教程_第二篇:Matlab相见恨晚的模块_02_并行运算-利用GPU并行执行MATLAB程序
1 MATLAB原文:
如果所有你想使用的函数支持GPU,你能够使用gpuArray把输入的数据传输到GPU,也能够唤起gather命令把传输值GPU的数据回收。
2 通过gpuDevice命令观察当前电脑的GPU设备
>> gpuDevice
ans =
CUDADevice (具有属性): Name: 'GeForce GT 430' % GPU设备的型号
Index: 1 % 当前GPU设备的编号
ComputeCapability: '2.1' % 计算能力
SupportsDouble: 1 %知否支持双精度运算
DriverVersion: 8 % Cude驱动版本
ToolkitVersion: 7.5000 % 工具版本
MaxThreadsPerBlock: 1024 % 每个Block的最大线程数目
MaxShmemPerBlock: 49152 % 每个Block可用的最大shared内容
MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64] %单个Block支持x,y,z三个方向的最大值
MaxGridSize: [65535 65535 65535] %最大的grid大小
SIMDWidth: 32 %Warp大小
TotalMemory: 1.0737e+09 %GPU设备全部内存大小
AvailableMemory: 799592448 %GPU设备可分配内存大小
MultiprocessorCount: 2 %GPU设备处理器个数(同CPU处理器个数相同,这是双核GPU)
ClockRateKHz: 1500000 % 时钟频率多少赫兹
ComputeMode: 'Default' %计算模式
GPUOverlapsTransfers: 1
KernelExecutionTimeout: 1
CanMapHostMemory: 1
DeviceSupported: 1 %本机MATLAB支持的GPU设备个数
DeviceSelected: 1 %当前选择GPU设备编号。
3 通过gpuDevice(index)编号选择第几个GPU处理器进行数值运算。
4 创建GPU数值阵列(最简单的一种复制和提取应用)
通过gpuArray函数完成,通过gather函数回收运算或复制的GPU数据:
x = rand(3,3);
B = gpuArray(x);
whos B
% whos B % 返回GPU赋值后的对象
% Name Size Bytes Class Attributes
%
% B 3x3 4 gpuArray X1 = gather(B); % 把GPU中的值在收回来,赋值一个变量
x - X1;
% x - X1 % 结果为0,表示过程正确
% ans =
% 0 0 0
% 0 0 0
% 0 0 0
5 对应的创建GPU数值阵列有一些其他的GPU函数,与常用的MATLAB函数一样,只不过加上gpuArray字符说明,就可以转换成GPU数值阵列。常用的这些函数有两种方式,而且可以函数名来作为定放的位置,分别如下:
eye(___,'gpuArray') rand(___,'gpuArray')
false(___,'gpuArray') randi(___,'gpuArray')
Inf(___,'gpuArray') randn(___,'gpuArray')
NaN(___,'gpuArray') gpuArray.colon(值)
ones(___,'gpuArray') gpuArray.freqspace(值)
true(___,'gpuArray') gpuArray.linspace(值)
zeros(___,'gpuArray') gpuArray.logspace(值)
gpuArray.speye(值)
6 其他的创建GPU数值阵列的函数可以用帮助的方式取查看
help gpuArray.methodname(methodname就是想要查看的函数)
7 还有操作GPU数据的函数常用的有:
classUnderlying(___,'gpuArray') gupArray.classUnderlying(值) % gpu数值阵列数据元素类型
isreal(___,'gpuArray') gupArray.isreal(值) % 判断gpu数值阵列数据元素是否为实数
length(___,'gpuArray') gupArray.length(值) %gpu数值阵列最后一维的数据长度
ndims(___,'gpuArray') gupArray.ndims(值) %gpu数值阵列的尾数
size(___,'gpuArray') gupArray.size(值) %gpu数值阵列各维大小
8 常用的还有这些
9 其实GPU变得很简单,就是赋值计算,取回。
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