matlab如何gpu加速

Posted 2023-03-09

参考技术A 在Matlab中调用GPU的CUDA API进行并行加速，主要有两种途径：
1）对现有Matlab代码的简单改写，调用Matlab中支持CUDA的函数进行加速。
2）将C语言的CUDA函数封装成库，在Matlab中进行调用。
前者简单方便，效率低；后者效率高，稍微麻烦。
一、matlab中直接的gpu加速计算

matlab中直接做GPU计算分为三个步骤。

（1）数据的初始化

使用gpuArray（）则可生成gpu端数据，a=gpuArray（b），即为将cpu端数据b拷贝到gpu端的a中。

（2）对GPU数据进行操作

可以使用matlab中的库函数对gpuarray直接进行操作。

（3）把GPU上的数据回传给CPU

使用gather（）则可将gpu端的数据传回cpu端。