由于GPU近幾年地迅速發展，GPU在多線程計算等方面逐漸超越CPU成為計算的主力軍。而Matlab是常用的數學應用軟件，現在講解一下如何在Matlab中使用GPU加速計算

文章目錄

• • 0. 必要條件
  • 1.給GPU傳輸數據
  • • 1.1 CPU的數據復制到GPU
    • 1.2 直接在GPU上設置數據：
  • 2.數據在GPU上運算
  • 3.GPU數據回傳
  • 4.使用技巧
  • • 4.1 如果沒有并行計算不建議使用GPU
    • 4.2 如果沒有Nvidia顯卡或者顯卡驅動
    • 4.3 雙精度盡量轉換為單精度
  • 附錄

0. 必要條件

要想在Matlab中使用GPU加速有兩個必須的條件

計算機上安裝了NVIDIA顯卡，目前AMD與Intel顯示是暫不支持的；

安裝NVIDIA顯卡驅動。

1.給GPU傳輸數據

1.1 CPU的數據復制到GPU

在使用GPU計算的時候，只需要將CPU的數據復制到GPU中即可。

G = gpuArray(M);

上邊是對數據的名稱做了修改，也可以直接進行重新賦值。

M = gpuArray(M);

1.2 直接在GPU上設置數據：

A = zeros(10, 'gpuArray');

可以對0矩陣以及1矩陣直接進行復制，但是在程序后邊需要標注使用gpuArray。

r = gpuArray.rand(1, 100) % 一行，一百列

隨機矩陣的產生。

2.數據在GPU上運算

在GPU可以正常運行基本的運算，與正常矩陣計算方法相同

A=abs(A);

具體的可以運行的運算可以使用命令

methods(gpuArray)

進行查看，Matlab可以在GPU運行的具體運算可以查看附錄，附錄中是Matlab給出的結果。

3.GPU數據回傳

B = gather (A);

直接使用上邊的命令就能夠將GPU中的數據回傳給CPU。

4.使用技巧

4.1 如果沒有并行計算不建議使用GPU

index = 0; index = gpuArray(index); for i = 1 : 10000ticfor j = 1 : 100000index = index + 1;endtoc end disp(index)

通過上邊程序第二行程序就可以在GPU上運行，注釋掉就會在CPU上運行。在我的電腦上運行時間如下表所示。

設備CPUGPU

時間	0.00010 s	1.973017 s

由此可以看出，單個線程運行程序還是建議在CPU上運行，CPU的主頻還是高一點，GPU主要是支持多個線程同時運行。

4.2 如果沒有Nvidia顯卡或者顯卡驅動

如果沒有Nvidia顯卡或者顯卡驅動，會顯示下邊的提示。

4.3 雙精度盡量轉換為單精度

在條件允許的情況下，盡量將計算過程中雙精度轉換為單精度。因為在GPU中單精度的計算速度明顯優于雙精度，在時間上會有很大的縮減。
附：單精度與上精度區別

數據類型大小(字節)取值范圍保留有效位數

單精度	4個字節（32位）	3.4E-38～3.4E+38	7位
雙精度	8個字節（64位）	1.7E-308～1.7E+308	16位

參考：
Measuring GPU Performance - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 中國

MATLAB上的GPU加速計算——學習筆記 - CSDN博客

附錄

>> methods(gpuArray)Methods for class gpuArray:abs eq ipermute quiver3 accumarray erf iradon rad2deg acos erfc isaUnderlying radon acosd erfcinv isbanded rdivide acosh erfcx isdiag real acot erfinv isempty reallog acotd errorbar isequal realpow acoth existsOnGPU isequaln realsqrt acsc exp isequalwithequalnans reducepatch acscd expint isfinite reducevolume acsch expm isfloat regionprops all expm1 ishermitian rem and eye isinf repelem angle ezcontour isinteger repmat any ezcontourf islogical reshape applylut ezgraph3 ismember rgb2gray area ezmesh ismembertol rgb2hsv arrayfun ezmeshc isnan rgb2ycbcr asec ezplot isnumeric ribbon asecd ezplot3 isocaps roots asech ezpolar isocolors rose asin ezsurf isonormals rot90 asind ezsurfc isosurface round asinh factorial isreal scatter assert false issorted scatter3 atan feather issparse sec atan2 fft issymmetric secd atan2d fft2 istril sech atand fftfilt istriu semilogx atanh fftn kmeans semilogy bandwidth fill knnsearch setdiff bar fill3 ldivide setxor bar3 filter le shiftdim bar3h filter2 legendre shrinkfaces barh find length sign besselj fix line sin bessely flip linspace sind beta flipdim log single betainc fliplr log10 sinh betaincinv flipud log1p size betaln floor log2 slice bicg fplot logical smooth3 bicgstab fprintf loglog sort bicgstabl full logspace sortrows bitand gamma lsqr sparse bitcmp gammainc lt spfun bitget gammaincinv lu spones bitor gammaln mat2gray sprand bitset gather mat2str sprandn bitshift ge max sprandsym bitxor gmres mean sprintf bsxfun gop medfilt2 spy bwdist gpuArray mesh sqrt bwlabel gradient meshc stairs bwlookup gt meshgrid std2 bwmorph head meshz stdfilt cast hist min stem cat histc minres stem3 cconv histcounts minus stream2 cdf2rdf histeq mldivide stream3 ceil histogram mod streamline cgs horzcat mode streamparticles chol hsv2rgb movmean streamribbon circshift hypot movstd streamslice clabel idivide movsum streamtube classUnderlying ifft movvar stretchlim comet ifft2 mpower sub2ind comet3 ifftn mrdivide subsasgn compass im2double mtimes subsindex complex im2int16 nan subspace cond im2single ndgrid subsref coneplot im2uint16 ndims subvolume conj im2uint8 ne sum contour imabsdiff nextpow2 superiorfloat contour3 imadjust nnz surf contourc imag nonzeros surfc contourf image norm surfl contourslice imagesc normest svd conv imbothat normxcorr2 svds conv2 imclose not swapbytes convn imcomplement nthroot symmlq corr2 imdilate null tail corrcoef imerode num2str tan cos imfill numel tand cosd imfilter nzmax tanh cosh imgaussfilt ones tfqmr cot imgaussfilt3 or times cotd imgradient padarray transpose coth imgradientxy pagefun trapz cov imhist pareto tril csc imlincomb patch trimesh cscd imnoise pcg trisurf csch imopen pcolor triu ctranspose imreconstruct pdist true cummax imregdemons pdist2 typecast cummin imregionalmax permute uint16 cumprod imregionalmin pie uint32 cumsum imresize pie3 uint64 curl imrotate planerot uint8 deg2rad imrotate_old plot uminus del2 imshow plot3 union det imtophat plotmatrix unique detectFASTFeatures ind2sub plotyy uniquetol detectHarrisFeatures inf plus unwrap detrend inpolygon polar uplus diag int16 poly var diff int2str polyder vertcat discretize int32 polyfit vissuite disp int64 polyval volumebounds display int8 polyvalm voronoi divergence interp1 pow2 waterfall dot interp2 power xcorr double interp3 prod xor edge interpn psi ycbcr2rgb eig interpstreamspeed qmr zeros end intersect qr eps inv quiver Static methods:colon rand randperm freqspace randi speye loadobj randn

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab 应用GPU加速的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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