当前位置:首页  专业软件  Matlab

专业软件

Matlab并行计算GPU

  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。

  • 通过gpuDevice命令观察当前电脑的GPU设备
>> gpuDeviceans =   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。
  • 通过gpuDevice(index)编号选择第几个GPU处理器进行数值运算。
  • 创建GPU数值阵列(最简单的一种**和提取应用)
  • 通过gpuArray函数完成,通过gather函数回收运算或**的GPU数据:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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
  • 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:
1
2
3
4
5
6
7
8
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)
  • 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)

  • 操作GPU数据的函数常用的有:
1
2
3
4
5
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
  • 常用的还有这些

  • 其实GPU变得很简单,就是赋值计算,取回。