matlab用多核心gpu,Matlab高级教程_第二篇：Matlab相见恨晚的模块_02_并行运算-利用GPU并行执行MATLAB程序...

1　　MATLAB原文：

如果所有你想使用的函数支持GPU，你能够使用gpuArray把输入的数据传输到GPU，也能够唤起gather命令把传输值GPU的数据回收。

2　　通过gpuDevice命令观察当前电脑的GPU设备

>>gpuDevice

ans=CUDADevice (具有属性):

Name:'GeForce GT 430' % GPU设备的型号Index:1　　% 当前GPU设备的编号ComputeCapability:'2.1' % 计算能力SupportsDouble:1　　%知否支持双精度运算DriverVersion:8　　% Cude驱动版本ToolkitVersion:7.5000　　% 工具版本MaxThreadsPerBlock:1024　　% 每个Block的最大线程数目MaxShmemPerBlock:49152　　% 每个Block可用的最大shared内容MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]　　%单个Block支持x，y，z三个方向的最大值

MaxGridSize: [65535 65535 65535]　　%最大的grid大小

SIMDWidth:32　　%Warp大小TotalMemory:1.0737e+09　　%GPU设备全部内存大小AvailableMemory:799592448　　%GPU设备可分配内存大小MultiprocessorCount:2　　%GPU设备处理器个数(同CPU处理器个数相同，这是双核GPU)ClockRateKHz:1500000　　% 时钟频率多少赫兹ComputeMode:'Default'　　%计算模式GPUOverlapsTransfers:1　　KernelExecutionTimeout:1CanMapHostMemory:1DeviceSupported:1　　%本机MATLAB支持的GPU设备个数DeviceSelected:1　　%当前选择GPU设备编号。

3　　通过gpuDevice(index)编号选择第几个GPU处理器进行数值运算。

4　　创建GPU数值阵列(最简单的一种复制和提取应用)

通过gpuArray函数完成，通过gather函数回收运算或复制的GPU数据：

x = rand(3,3);

B = gpuArray(x);

whos B

% whos B % 返回GPU赋值后的对象

% Name Size Bytes Class Attributes

%

% B 3x3 4 gpuArray

X1 = gather(B); % 把GPU中的值在收回来，赋值一个变量

x - X1;

% x - X1 % 结果为0，表示过程正确

% ans =

% 0 0 0

% 0 0 0

% 0 0 0

5　　对应的创建GPU数值阵列有一些其他的GPU函数，与常用的MATLAB函数一样，只不过加上gpuArray字符说明，就可以转换成GPU数值阵列。常用的这些函数有两种方式，而且可以函数名来作为定放的位置，分别如下：

eye(___,'gpuArray')rand(___,'gpuArray')

false(___,'gpuArray')randi(___,'gpuArray')

Inf(___,'gpuArray')randn(___,'gpuArray')

NaN(___,'gpuArray')gpuArray.colon(值)

ones(___,'gpuArray')gpuArray.freqspace(值)

true(___,'gpuArray')gpuArray.linspace(值)

zeros(___,'gpuArray')gpuArray.logspace(值)

gpuArray.speye(值)

6　　其他的创建GPU数值阵列的函数可以用帮助的方式取查看

help gpuArray.methodname(methodname就是想要查看的函数)

7　　还有操作GPU数据的函数常用的有：

classUnderlying(___,'gpuArray') gupArray.classUnderlying(值) % gpu数值阵列数据元素类型

isreal(___,'gpuArray') gupArray.isreal(值) % 判断gpu数值阵列数据元素是否为实数

length(___,'gpuArray') gupArray.length(值) %gpu数值阵列最后一维的数据长度

ndims(___,'gpuArray') gupArray.ndims(值) %gpu数值阵列的尾数

size(___,'gpuArray') gupArray.size(值) %gpu数值阵列各维大小

8　　常用的还有这些

9　　其实GPU变得很简单，就是赋值计算，取回。