matlab 中使用 GPU 加速运算

最新推荐文章于 2025-06-28 07:03:09 发布

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本文介绍了在MATLAB中利用GPU加速运算的方法，包括硬件支持条件、数据在GPU和CPU间的传递以及优化技巧。通过gpuArray和gather函数实现数据转换，并探讨了如何通过调整精度提升运算速度。同时，提到了MATLAB调用.CU文件进行混合编程的可能性。

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为了提高大规模数据处理的能力，matlab 的 GPU 并行计算，本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper，也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡。

1. GPU 硬件支持

首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算，需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡，可在 matlab 中运行：

>> gpuDevice
  
  
  
   
   1

如果本机有 GPU 支持，会列出 CUDADevice 的相关属性。

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20.3：MATLAB软件的GPU加速计算案例讲解（课程共6100字，4段代码举例，带详细操作步骤）

小兔子平安

01-29

2103

在当今数据驱动的世界里，高性能计算已成为科学研究、工程设计和数据分析不可或缺的一部分。MATLAB作为一个广泛使用的高级技术计算语言和交互式环境，提供了强大的工具，使研究者和工程师能够以前所未有的速度和效率处理复杂的计算任务。特别是随着图形处理单元（GPU）在科学计算领域的崛起，MATLAB的GPU加速功能开启了一个全新的计算维度，极大地扩展了我们处理大规模数据集和复杂计算问题的能力。

Matlab GPU加速技术

weixin_31268759的博客

03-16

3047

CPU 擅长处理逻辑复杂的串行任务，而 GPU 拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU 加速可将计算速度提升数十至数百倍。初次运行 GPU 代码可能因编译内核耗时较长，多次运行取均值获得稳定性能评估。将数据从 CPU 内存拷贝到 GPU 显存，运算后通过。Matlab 为 GPU 重写了大部分数学函数（如。显式等待结果，但频繁同步会降低效率。：求解二维热传导方程。GPU 异步计算需用。

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chengede98的博客

03-18

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在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算 MATLAB提供了并行计算的功能，可以充分利用多核处理器和分布式计算资源，显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有Parallel Computing Toolbox和parfor循环。 Parallel Computing Toolbox Parallel Computing Toolbox是MATLAB提供的一套用于并行计算的工具

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06-09

介绍使用gpu加速matlab,可以作为入门的参考，比较适合初学者哟（Accelerating MATLAB with NVIDIA GPUs.ppt）

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matlab使用GPU加速方法查看服务器GPU计算资源可以用： nvidia-smi 查看空闲的GPU是哪块，之后可以指定该GPU。就算都空闲，也最好指定下，实验室资源一般有限，别全占了，会被说（资源无限的随意，不用指定，随便用）用下面命令指定GPU. g=gpuDevice(1) 此时指定的是第0个GPU，matlab是从1，2，3，4开始计数的，GPU是从0，1，2，3计数的。使用GPU用指令gpuArray A1 = gpuArray(rand(2000,2000)); B1 = gp

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首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIA GPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。：确保安装了MATLAB的Deep Learning Toolbox和Parallel Computing Toolbox，这些工具箱提供了GPU加速所需的函数和接口。：将数据转换为gpuArray对象，以便充分利用GPU加速。这样可以减少数据在CPU和GPU之间的传输时间，提高训练效率。：合理设计模型架构，优化训练过程。

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要使用Matlab进行GPU并行计算，需要遵循以下步骤： 1. 确认您的GPU是否支持CUDA并安装相应的CUDA驱动程序。 2. 安装Matlab Parallel Computing Toolbox。 3. 在Matlab中将GPU设备设置为当前设备。使用以下命令： ```matlab gpuDevice() ``` 这将返回一个GPU设备对象，您可以使用该对象来执行GPU计算。 4. 将要在GPU上运行的代码放入GPU Kernals中。例如： ```matlab function y = myGPUfunction(x) % 将输入数据 x 复制到 GPU 设备上 x = gpuArray(x); % 在 GPU 上执行计算 y = x.^2 + 2*x + 1; % 将结果从 GPU 设备上复制回主机内存 y = gather(y); end ``` 5. 调用函数时，使用 `gpuArray` 函数将数据复制到GPU设备上，然后在GPU上执行计算。例如： ```matlab x = rand(1000, 1000); y = myGPUfunction(x); ``` 如果您希望在GPU上进行并行计算，可以使用 `parfor` 循环。例如： ```matlab parfor i = 1:100 x(i) = myGPUfunction(i); end ``` 在 `parfor` 循环中，每个迭代可以在不同的GPU设备上并行执行。 6. 如果您的计算涉及到多个GPU设备，可以使用 `gpuArray` 函数将数据分配到多个GPU设备上，然后使用 `spmd` 块在多个GPU设备上并行执行计算。例如： ```matlab x = rand(1000, 1000, 'gpuArray'); y = rand(1000, 1000, 'gpuArray'); spmd % 在当前GPU设备上执行计算 z = x + y; % 将结果从当前GPU设备复制到主机内存 z = gather(z); end ``` `spmd` 块将在多个GPU设备上并行执行，每个设备上执行的代码是相同的。在 `spmd` 块内部，使用 `gpuDevice` 函数获取当前设备对象，然后使用该对象执行计算。