MATLAB上的GPU加速计算

本文详细介绍在MATLAB中利用GPU进行加速计算的步骤,包括数据初始化、GPU数据操作及数据回传。并提供示例代码,如使用gpuArray函数初始化数据、执行FFT变换和gather函数回传数据。

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【时间】2018.10.12

【题目】MATLAB上的GPU加速计算

 

概述

怎样在MATLAB上做GPU计算呢?主要分为三个步骤:数据的初始化、对GPU数据进行操作、把GPU上的数据回传给CPU

 

一、数据的初始化

首先要进行数据的初始化。有两种方法可以进行初始化:一是先在CPU上设置好数据然后拷贝到GPU;二是直接在GPU上初始化数据。

1.1.先看看第一种方案:使用gpuArray函数。

N = 6;

M = magic(N);

G = gpuArray(M);

可见把数据从CPU拷贝到GPU上非常简单,只要B = gpuArray (A)就可以了。实际上MATLAB并没有规定一个矩阵定义之后不能改类型,所以以下也是可以的:

M = gpuArray(M);

补充说明: matlab是一种函数,用于产生魔方矩阵,它的每行、列以及对角线的数之和相等。该和的值为1+2+3+.....+n^2的和再除以n,n必须为大于或等于3的整数。例如:

 

有时候GPU受限于硬件架构,单精度的计算远快于双精度。这时候可以考虑在拷贝的时候顺便转换一下精度:

A = gpuArray(single(B));

 

1.2.第二种方法是直接在GPU上设置数据:

A = zeros(10, 'gpuArray');

 

也可以生成一个一维的随机数组:

r = gpuArray.rand(1, 100) % 一行,一百列

运行class函数:

class(r)

得到

ans = gpuArray。可见这是一个在gpu上的数组。

 

二、对GPU数据进行操作

下面就是对GPU数据进行操作。首先,MATLAB定义了GPU上丰富的库函数,比如快速傅立叶变换:

result = fft(r)

这样result就是另一个GPU上的数组,存储了对r做fft的结果。

 

三、把GPU上的数据回传给CPU--使用gather函数

最后是如何把GPU上的数据回传给CPU:

B = gather (A);

其中A是GPU上的数据,B是CPU上的数据。B的内容在回传之后等于A。

补充:如何查看自己的电脑能否用MATLAB进行GPU加速计算

并不是所有的电脑都可以用MATLAB进行GPU加速计算。想知道自己的电脑有没有这个能力,运行gpuDevice:

 

>> gpuDevice

 

 

MATLAB目前只支持Nvidia的显卡(即前面显示 CUDADevice with properties)。如果你的显卡是AMD的或者是Intel的,就得考虑另寻它路了。

 

参考链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f062c360102v9ic.html,侵删

<think>我们正在处理用户关于在MATLAB中使用GPU加速的问题。根据引用[1]和[2],MATLAB提供GPU功能,但需要满足一定条件,比如数据传输时间应小于GPU加速带来的性能提升。同时,引用[2]表明,即使数据存储在GPU上,它仍然在MATLAB工作区可见,并且可以通过`class`函数查看其类型(如GPUArray)。用户的问题是:“我想在MATLAB中如何使用GPU进行计算加速”。因此,我们需要提供一个清晰的步骤指南,包括如何将数据转移到GPU、在GPU上执行计算以及将结果传回CPU(如果需要)。 步骤: 1.检查GPU设备:确保计算机有合适的GPU并且MATLAB支持。2.将数据从CPU传输到GPU:使用`gpuArray`函数。3.执行计算:使用支持GPUArrayMATLAB函数(如`fft`,`mtimes`等)直接在GPU上操作。4.将结果传回CPU(可选):使用`gather`函数。此外,引用[1]提到,为了获得加速,应用程序需要满足一些条件,特别是数据传输时间不应超过GPU计算节省的时间。因此,我们应提醒用户注意这一点。 根据引用[3],MATLAB的帮助文档围绕其产品架构展开,因此我们可以建议用户查阅相关工具箱的文档(如ParallelComputing Toolbox)。最后,生成相关问题,以帮助用户深入理解。注意:回答中需要引用时,在引用段落末尾添加引用标识,如[^1]。</think>### MATLAB中使用GPU进行加速计算的指南 在MATLAB中利用GPU加速计算需要满足两个核心条件:1) 数据传输到GPU的开销必须小于GPU计算带来的性能增益;2) 计算任务本身需具有高度并行性[^1]。以下是具体操作步骤: #### 1. **环境准备** - 确认GPU兼容性: ```matlab gpuDevice % 查看可用GPU信息 ``` - 确保已安装**Parallel Computing Toolbox**(MATLABGPU计算依赖此工具箱)[^3] #### 2. **数据传输与计算** - **CPU→GPU数据传输** 使用`gpuArray`将数据迁移至GPU显存: ```matlab A_cpu = rand(5000); % CPU数据 A_gpu = gpuArray(A_cpu); % 传输到GPU[^2] ``` - **GPU上执行计算** 直接调用支持GPUMATLAB函数: ```matlab B_gpu = fft(A_gpu); % GPU加速的FFT计算 C_gpu = A_gpu * A_gpu'; % GPU矩阵乘法 ``` - **GPU→CPU数据回传**(可选) 使用`gather`获取结果: ```matlab B_cpu = gather(B_gpu); % 将结果传回CPU[^2] ``` #### 3. **关键注意事项** - **适用场景**(GPU加速效果显著): - 大规模矩阵运算(如$\mathbf{A}\mathbf{B}$) - 并行可分解计算(如蒙特卡洛模拟) - 信号处理(FFT/卷积等) - **不适用场景**: - 小规模计算(数据传输开销占比过高) - 串行依赖强的算法 - **性能优化技巧**: ```matlab % 复用GPU数据避免重复传输 result1 = exp(A_gpu) + sin(A_gpu); % 使用arrayfun优化元素级操作 func = @(x) x^2 + log(x); output = arrayfun(func, A_gpu); ``` #### 4. **验证GPU加速效果** ```matlab % 比较CPU/GPU执行时间 tic; cpu_result = fft(A_cpu); toc tic; gpu_result = fft(A_gpu); toc ``` > 典型加速案例:在NVIDIA Tesla V100上处理$8192 \times 8192$矩阵求逆,GPU可比CPU快$15\times$以上(需满足数据规模$>10^6$元素)[^1]
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