运行MATLABGPU上的代码

在图形处理器上运行MATLAB函数

MATLAB和其他工具箱中的数百个函数在GPU上自动运行，如果你提供一个gpuArray论点。

识别并选择GPU设备

使用gpuDevice来识别和选择要使用的设备。

GPU支金宝app持版本

金宝app对NVIDIA的支持^®GPU架构由MATLAB发布。

在GPU上建立array

一个gpuArray在MATLAB中表示存储在GPU上的数组。

在GPU上使用FFT2模拟衍射模式

本例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gpu上运行MATLAB函数

这个例子展示了如何在多个gpu上并行运行MATLAB代码，首先在本地机器上，然后扩展到集群。

训练网络使用自动多gpu支持金宝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

提升GPU性能

使用ARRAYFUN在GPU上提高基于元素的MATLAB®函数的性能

这个例子展示了arrayfun可用于在GPU上本机运行MATLAB®函数。

利用PAGEFUN提高GPU上小矩阵问题的性能

这个例子展示了如何使用pagefun以提高对三维环境中的物体应用大量独立旋转和平移的性能。

测量和改进GPU性能

使用MATLAB中的基准测试来测量GPU的性能。

在GPU上对A\b进行基准测试

这个例子着眼于我们如何在GPU上对线性系统的求解进行基准测试。

了解更多

提高性能的配置文件(MATLAB)

要确定哪些行代码消耗的时间最多，或者哪些行MATLAB没有运行，请分析您的代码。

向量化(MATLAB)

修改基于循环，面向标量的代码，以使用MATLAB矩阵和矢量运算。

GPU上的随机数流

控制GPU上的随机数流，使其生成与CPU上相同的随机数序列。

在GPU上生成随机数

这个例子展示了如何在GPU上支持的不同随机数生成器之间切换。金宝app

Stencil图形处理器的操作

本例使用Conway的“Game of Life”演示如何使用GPU执行模板操作。