matlab 调用GPU运算

1. 利用gpuArray()函数将数据从CPU传入GPU中

a=zeros(2,3);
a=gpuArray(a);
或
a=gpuArray(single(a));%数据默认都是双精度,降成单精度会提高计算速度

2.用class()可以查看数据类型

>> a=zeros(2,3);
>> class(a)

ans =

    'double'

>> a=gpuArray(a);
>> class(a)

ans =

    'gpuArray'

3. 数据在进行运算时,只要有一个变量在GPU上,其他变量也会自动进入 GPU一起运算,产生的结果也在GPU上。

>> a=gpuArray([1 2 3]);
>> b=[1 2 3];
>> c=a+b;
>> class(a)

ans =

    'gpuArray'

>> class(b)

ans =

    'double'

>> class(c)

ans =

    'gpuArray'

4.如果需要的话,用gather()函数将数据从GPU传回CPU

>> a=gpuArray([1 2 3]);
>> class(a)

ans =

    'gpuArray'

>> a=gather(a);
>> class(a)

ans =

    'double'

### Matlab 中使用 GPU 进行卷积计算 为了提高卷积操作的速度,在Matlab中可以利用GPU来执行这些密集型计算任务。当涉及到大量数据处理时,向量化代码对于CPU和GPU版本的Matlab程序都至关重要,尤其在GPU上优化效果更为显著[^1]。 下面展示一段简单的示例代码,该代码展示了如何设置并调用GPU来进行二维卷积运算: ```matlab % 定义输入矩阵以及滤波器核大小 inputMatrix = rand(1024, 1024); % 创建一个随机输入矩阵作为测试样本 filterKernel = fspecial('gaussian', [7 7], 3); % 将数组传输到GPU内存中 gpuInput = gpuArray(inputMatrix); gpuFilter = gpuArray(filterKernel); % 执行卷积操作 convolvedOutputOnGPU = convn(gpuInput, gpuFilter, 'same'); % 把结果从GPU传回主机RAM resultBackToHost = gather(convolvedOutputOnGPU); ``` 这段代码首先创建了一个用于模拟真实场景下的较大尺寸的随机输入矩阵,并定义了一个高斯模糊内核作为过滤器。接着把这两个对象转移到GPU设备端进行后续处理;`convn()` 函数被用来完成实际的卷积过程,最后再将得到的结果取回到主机侧以便进一步分析或显示。 值得注意的是,虽然上述例子仅涉及基本功能演示,但在实践中还可以结合深度学习框架如CNN实现更加复杂的图像识别任务,尽管这里的数据集规模较小且模型架构较为简化,这不影响借助此类练习掌握基础技能[^2]。
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