Matlab 应用GPU加速

由于GPU近几年地迅速发展，GPU在多线程计算等方面逐渐超越CPU成为计算的主力军。而Matlab是常用的数学应用软件，现在讲解一下如何在Matlab中使用GPU加速计算

文章目录

• • 0. 必要条件
  • 1.给GPU传输数据
  • • 1.1 CPU的数据复制到GPU
    • 1.2 直接在GPU上设置数据：
  • 2.数据在GPU上运算
  • 3.GPU数据回传
  • 4.使用技巧
  • • 4.1 如果没有并行计算不建议使用GPU
    • 4.2 如果没有Nvidia显卡或者显卡驱动
    • 4.3 双精度尽量转换为单精度
  • 附录

0. 必要条件

要想在Matlab中使用GPU加速有两个必须的条件

计算机上安装了NVIDIA显卡，目前AMD与Intel显示是暂不支持的；

安装NVIDIA显卡驱动。

1.给GPU传输数据

1.1 CPU的数据复制到GPU

在使用GPU计算的时候，只需要将CPU的数据复制到GPU中即可。

G = gpuArray(M);

上边是对数据的名称做了修改，也可以直接进行重新赋值。

M = gpuArray(M);

1.2 直接在GPU上设置数据：

A = zeros(10, 'gpuArray');

可以对0矩阵以及1矩阵直接进行复制，但是在程序后边需要标注使用gpuArray。

r = gpuArray.rand(1, 100) % 一行，一百列

随机矩阵的产生。

2.数据在GPU上运算

在GPU可以正常运行基本的运算，与正常矩阵计算方法相同

A=abs(A);

具体的可以运行的运算可以使用命令

methods(gpuArray)

进行查看，Matlab可以在GPU运行的具体运算可以查看附录，附录中是Matlab给出的结果。

3.GPU数据回传

B = gather (A);

直接使用上边的命令就能够将GPU中的数据回传给CPU。

4.使用技巧

4.1 如果没有并行计算不建议使用GPU

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

通过上边程序第二行程序就可以在GPU上运行，注释掉就会在CPU上运行。在我的电脑上运行时间如下表所示。

设备CPUGPU

时间	0.00010 s	1.973017 s

由此可以看出，单个线程运行程序还是建议在CPU上运行，CPU的主频还是高一点，GPU主要是支持多个线程同时运行。

4.2 如果没有Nvidia显卡或者显卡驱动

如果没有Nvidia显卡或者显卡驱动，会显示下边的提示。

4.3 双精度尽量转换为单精度

在条件允许的情况下，尽量将计算过程中双精度转换为单精度。因为在GPU中单精度的计算速度明显优于双精度，在时间上会有很大的缩减。
附：单精度与上精度区别

数据类型大小(字节)取值范围保留有效位数

单精度	4个字节（32位）	3.4E-38～3.4E+38	7位
双精度	8个字节（64位）	1.7E-308～1.7E+308	16位

参考：
Measuring GPU Performance - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 中国

MATLAB上的GPU加速计算——学习笔记 - CSDN博客

附录

>> 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

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Matlab 应用GPU加速的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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