コンピューター内の使用可能なGPUデバイスの数と,それらのインデックスを特定します。

[n, indx] = gpuDeviceCount

N = 2 indx = 1

gpuDeviceTable

ans =索引名称ComputeCapability DeviceAvailable DeviceSelected  _____ __________________ _________________ _______________ ______________ 1“泰坦RTX”“7.5”真假2“GeForce GTX 1080”“5.0”真正的事实

複数のGPUにアクセスできる場合,並列プールを使用して複数のGPUで並列計算を実行することができます。

MATLABで使用可能なGPUの数を特定するには,関数gpuDeviceCountを使用します。

availableGPUs = gpuDeviceCount (“可用”）

availableGPUs = 3

使用可能なGPUと同数のワーカーをもつ並列プールを起動します。最良のパフォーマンスを得るために,MATLABは既定でワーカーごとに別々のGPUを割り当てます。

parpool (“本地”, availableGPUs);

使用“local”配置文件启动并行池(parpool)…连接到并行池(工作人员数量:3)。

各ワーカーが使用しているGPUを識別するために,spmdブロック内でgpuDeviceを呼び出します。spmdブロックは各ワーカーでgpuDeviceを実行します。

spmdgpuDevice结束

parforやparfevalなどの並列言語機能を使用して,並列プールのワーカーに計算を分散します。計算にgpuArray対応関数を使用すると,これらの関数はワーカーのGPUで実行されます。詳細については,GPUでのMATLAB関数の実行を参照してください。例は,複数のGPUでのMATLAB関数の実行を参照してください。

計算が完了したら,並列プールをシャットダウンします。関数gcpを使用して,現在の並列プールを取得できます。

删除(gcp (“nocreate”））;

他のGPUを選択して使用する場合は,gpuDeviceでGPUデバイスインデックスを使用して,各ワーカーで特定のGPUを選択できます。関数gpuDeviceCountを使用すると,システム内の各GPUデバイスのインデックスを取得できます。

システム内に使用可能なGPUが3つあり,その中の2つだけを計算に使用するとします。デバイスのインデックスを取得します。

[availableGPUs, gpuIndx] = gpuDeviceCount (“可用”）

availableGPUs = 3

gpuIndx =1×31 2 3

使用するデバイスのインデックスを定義します。

useGPUs = [1 3];

並列プールを起動します。spmdブロックとgpuDeviceを使用して,各ワーカーと使用するGPUのいずれかをデバイスインデックスにより関連付けます。関数labindexは各ワーカーのインデックスを識別します。

parpool (“本地”元素个数(useGPUs));

使用“local”配置文件启动并行池(parpool)…连接到并行池(工作人员数量:2)。

spmdgpuDevice (useGPUs (labindex));结束

ベストプラクティスとして,また最良のパフォーマンスを得るには,各ワーカーに異なるGPUを割り当てます。

計算が完了したら,並列プールをシャットダウンします。

删除(gcp (“nocreate”））;