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GPU计算在MATLAB

使用基本的GPU计算加速你的代码

功能

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gpuArray 创建于GPU阵列
收集 转移分布式阵列或gpuArray到本地工作区
existsOnGPU 确定是否gpuArray或CUDAKernel可以用GPU
gpuDevice 查询或选择GPU设备
gpuDeviceCount GPU设备本的数
gputimeit 所需的时间运行在GPU功能
重启 重置GPU设备，并清除其内存
等待（GPUDevice） 等待GPU计算来完成
arrayfun 适用的函数，在GPU数组的每个元素
bsxfun 对于gpuArray二进制单扩展功能
pagefun 应用功能，阵列的每个页面上的GPU

类

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gpuArray 阵列存储在GPU
GPUDevice 图形处理单元（GPU）
GPUDeviceManager 经理GPU设备

主题

识别和选择一个GPU设备

用gpuDevice识别和选择要使用的设备。

在GPU上建立阵列

一个 gpuArray在MATLAB®表示被存储在GPU上的阵列。

运行内置函数在GPU

许多MATLAB内置函数的支持万博1manbetx gpuArray输入参数。

润元素方面的MATLAB代码在GPU

使用实例来了解在GPU上运行MATLAB代码

改善小矩阵问题的表现在GPU上使用PAGEFUN

这个例子说明如何使用pagefun以提高在3-d环境中应用了大量的独立旋转和平移的物体的性能。

衡量和提高GPU的性能

您可以使用各种基准测试在MATLAB来衡量你的GPU的性能：

控制随机数流

默认情况下，在同一个岗位工作组每个工人都有一个唯一的随机数流。

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