跑步马铃薯GPU上的代码

在GPU上运行matlab函数

在MATLAB和其他工具箱中的数百个函数自动运行在GPU上，如果你提供一个GPUArray.论点。

识别并选择GPU设备

此示例显示了如何使用GPudevice.确定并选择要使用的设备。

GPU通金宝app过发布支持

金宝app支持NVIDIA.^®GPU架构由MATLAB发布。

在GPU上建立array

一种GPUArray.在MATLAB中表示存储在GPU上的数组。

使用FFT2在GPU上模拟衍射图案

这个例子使用并行计算工具箱™在GPU上执行二维快速傅里叶变换(FFT)。

在多个GPU上运行MATLAB功能

这个例子展示了如何在多个gpu上并行运行MATLAB代码，首先在您的本地机器上，然后扩展到一个集群。

使用自动多gpu支持的列车网络金宝app

这个例子展示了如何使用自动并行支持在本地机器上使用多个gpu进行深度学习训练。金宝app

提高GPU的性能

使用Arrayfun提高元素-WiseMatlab®功能的性能

这个例子展示了如何Arrayfun.可用于在GPU上本地运行MATLAB®功能。

利用PAGEFUN在GPU上改进小矩阵问题的性能

此示例显示了如何使用Pagefun.提高应用大量独立旋转和翻译成3-D环境中的对象的性能。

衡量和提高GPU性能

在Matlab中使用基准测试来衡量GPU的性能。

在GPU上基准\ b

此示例了解我们如何在GPU上求解Linear系统的基准。

学到更多

配置您的代码以提高性能

使用Profiler来衡量运行代码所需的时间，并标识哪些代码行最多或哪些行不运行。

矢量化

修改基于循环的标量代码以使用MATLAB矩阵和矢量操作。

GPU上的随机数流

控制GPU上的随机数流以生成与CPU上相同的随机数序列。

在GPU上生成随机数

此示例显示如何在GPU支持的不同随机数生成器之间切换。金宝app

GPU上的模板操作

这个例子使用Conway的“Game of Life”来演示如何使用GPU执行模板操作。