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GPU CUDA和墨西哥人编程

进一步加快代码使用先进的GPU CUDA和墨西哥人编程

功能

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mexcuda 编译MEX-function GPU计算
parallel.gpu.CUDAKernel 创建从PTX GPU CUDA内核对象和铜的代码
函数宏指令 在GPU计算内核
setConstantMemory 设置一些常数在GPU内存
mxGPUCopyFromMxArray 复制mxArray mxGPUArray
mxGPUCopyGPUArray 复制(拷贝)mxGPUArray对象
mxGPUCopyImag 复制mxGPUArray的虚部
mxGPUCopyReal mxGPUArray复制真实的一部分
mxGPUCreateComplexGPUArray 从两个真实gpuArrays创建复杂的GPU数组
mxGPUCreateFromMxArray 从输入mxArray创建只读mxGPUArray对象
mxGPUCreateGPUArray 在GPU创建mxGPUArray对象,分配内存
mxGPUCreateMxArrayOnCPU 为返回CPU数据创建mxArray MATLAB与GPU的数据
mxGPUCreateMxArrayOnGPU 为返回GPU数据创建mxArray MATLAB
mxGPUDestroyGPUArray 删除mxGPUArray对象
mxGPUGetClassID mxClassID与GPU数据有关
mxGPUGetComplexity GPU数据的复杂性
mxGPUGetData 原始指针指向基础数据
mxGPUGetDataReadOnly 只读的原始基础数据指针
mxGPUGetDimensions mxGPUArray维度
mxGPUGetNumberOfDimensions mxGPUArray维数组的大小
mxGPUGetNumberOfElements 在GPU数组的元素数量
mxGPUIsSame 确定两个相同mxGPUArrays指GPU数据
mxGPUIsSparse 确定mxGPUArray包含稀疏GPU数据
mxGPUIsValidGPUData 确定mxArray是有效的GPU数据指针
mxGPUSetDimensions 修改数量的维度,每个维度的大小
mxIsGPUArray 确定mxArray包含GPU数据
mxInitGPU 初始化MATLAB GPU图书馆当前选中设备上

类

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CUDAKernel 内核可执行在GPU上
mxGPUArray 类型MATLAB gpuArray

主题

CUDA GPU上或PTX代码运行

这一主题解释了如何创建一个可执行的内核从铜或PTX(并行线程执行)文件,并运行内核在MATLAB的GPU®。

运行包含CUDA MEX-Functions代码

对于任何mex files,包含CUDA的那些®代码有一个单一入口点,称为mexFunction。

特色的例子

访问高级CUDA功能使用墨西哥人

访问高级CUDA功能使用墨西哥人

展示了GPU的高级功能可以使用墨西哥人访问文件。它建立在GPU上示例模板操作。前面的示例使用康威的“生命游戏”来演示如何使用MATLAB®模板操作可以执行的代码运行在GPU。本示例演示了如何进一步提高模板操作的性能使用GPU的两个高级特性:共享内存和纹理内存。这可以通过编写自己的CUDA在墨西哥人文件代码和调用MATLAB的墨西哥人文件。你可以找到一个介绍使用GPU在墨西哥人文件的文档。
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