这个例子展示了如何使用支持gpu的MATLAB函数来操作gpuArrays。您可以检查您的GPU属性使用gpuDevice函数。

gpuDevice

ans = CUDADevice属性:名称:“GeForce 1080 GTX公司”指数:1 ComputeCapability:“6.1”SupportsDouble: 1 Drive金宝apprVersion: 10.1000 ToolkitVersion: 10.1000 MaxThreadsPerBlock: 1024 MaxShmemPerBlock: 49152 MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64] MaxGridSize: [2.1475 e + 09年65535 65535]SIMDWidth: 32 TotalMemory: 8.5899 e + 09 AvailableMemory:6.9012e+09 MultiprocessorCount: 20 ClockRateKHz: 1733500 ComputeMode: 'Default' GPUOverlapsTransfers: 1 KernelExecutionTimeout: 1 CanMapHostMemory: 1 Device金宝appSupported: 1 DeviceSelected: 1

创建一个行向量，重复从-15到15的值。要将其转移到GPU并创建gpuArray，请使用gpuArray函数。

X = [-15:15 0 -15:15 0 -15:15];gpuX = gpuArray (X);谁gpuX

Name Size Bytes Class Attributes gpuX 1x95 4 gpuArray . Name Size Bytes Class Attributes

要使用gpuArrays，请使用任何支持gpu的MATLAB函数。MATLAB在GPU上自动运行计算。有关更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数．例如，使用组合诊断接头，expm，国防部，轮，腹肌,fliplr．

gpuE = expm(diag(gpuX，-1)) * expm(diag(gpuX,1));gpuM =国防部(圆(abs (gpuE)), 2);gpuF = gpuM + fliplr(gpuM);

策划的结果。

显示亮度图像(gpuF);colormap(翻转(灰色));

如果需要将数据从GPU传输回来，请使用收集．收集回CPU的代价可能很高，而且通常没有必要，除非您需要将结果与不支持gpuArray的函数一起使用。金宝app

结果=收集(gpuF);谁结果

Name Size Bytes Class Attributes result 96x96 73728 double

一般来说，如果你在CPU上运行代码，结果可能会有所不同，这是由于数值精度和GPU和CPU之间的算法差异。在CPU和GPU上的答案都是有效的浮点逼近的真实分析结果，在计算过程中受到了不同的舍入。在这个例子中，结果是整数和轮消除四舍五入错误。

这个例子展示了如何使用MATLAB函数和运算符与gpuArrays计算一个函数的积分，使用蒙特卡罗积分方法。

定义采样点的数量。函数域中的采样点，也就是区间[1]在这两个xy坐标，通过创建随机的点兰德函数。要直接在GPU上创建随机阵列，请使用兰德功能和指定“gpuArray”．有关更多信息，请参见在GPU上建立阵列．

n = 1 e6;x = 2 *兰德(n, 1,“gpuArray”) 1;y = 2 *兰特(n, 1,“gpuArray”) 1;

定义要积分的函数，并用蒙特卡罗积分公式对其进行积分。这个函数近似于 $$\pi$$通过对单位圆内的点进行采样。由于代码使用了gpuArrays上启用了GPU的函数和操作符，计算将自动在GPU上运行。您可以使用与MATLAB数组相同的语法执行二进制运算，例如按元素进行乘法。要了解更多关于启用gpu的功能，请参见在GPU上运行MATLAB函数．

F = x ^2 + y ^2 <= 1;结果= 4 * 1 / n * f ' * (n, 1,“gpuArray”）

结果= 3.1403

这个例子展示了如何使用支持gpu的MATLAB函数来计算一个著名的数学结构:Mandelbrot集合。检查您的GPU使用gpuDevice函数。

定义参数。Mandelbrot算法在实部和虚部组成的网格上迭代。下面的代码定义了迭代次数、网格大小和网格限制。

maxIterations = 500;gridSize = 1000;Xlim = [-0.748766713922161， -0.748766707771757];Ylim = [0.123640844894862, 0.123640851045266];

你可以使用gpuArray功能，将数据传输到GPUgpuArray，也可以直接在GPU上创建阵列。gpuArray提供GPU版本的许多功能，您可以使用这些功能创建数据阵列，例如linspace．有关更多信息，请参见直接创建GPU阵列．

xlim x = gpuArray.linspace (xlim (1), (2), gridSize);ylim y = gpuArray.linspace (ylim (1), (2), gridSize);谁xy

Name Size Bytes Class Attributes x 1x1000 4 gpuArray y 1x1000 4 gpuArray

许多MATLAB函数支持gpuArrays。金宝app当您为任何启用了GPU的函数提供gpuArray参数时，该函数将在GPU上自动运行。有关更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数．为算法创建一个复杂的网格，并创建数组数的结果。要在GPU上直接创建该阵列，请使用的函数,并指定“gpuArray”．

[xGrid, yGrid] = meshgrid (x, y);z0 =复杂(xGrid yGrid);数= 1(大小(z0),“gpuArray”)；

下面的代码使用使能gpu的函数实现了Mandelbrot算法。因为代码使用了gpuArrays，所以计算发生在GPU上。

z = z0;为n = 0:maxIterations z = z.*z + z0;内部= abs(z) <= 2;Count = Count +内部;结束数=日志(数);

计算完成后，将结果绘制出来。

Imagesc (x,y,count) colormap([jet();flipud(jet());0 0 0]);轴从