GPU支金宝app持情况
使用你的GPU与MATLAB®，必须安装最新的图形驱动程序。最佳做法是确保您的设备具有最新的驱动程序。安装驱动程序就足以满足MATLAB中GPU的大多数用途，包括gpuArray以及支持gpu的MATLAB函数。您可以下载最新的驱动程序为您的GPU设备英伟达驱动程序下载．
金宝app支持gpu
查看对NVID金宝appIA的支持®GPU架构由MATLAB发布，请参考下表。
这个复写的副本数字显示了GPU架构的计算能力。要检查您的GPU计算能力，请参阅计算能力属性的输出中的gpuDeviceTable和gpuDevice功能。或者，请参见CUDA GPU（英伟达）．
| MATLAB发布 | 安培（cc8.x） | 图灵（cc7.5） | 沃尔塔（cc7.0，cc7.2） | 帕斯卡（cc6.x） | 麦克斯韦（cc5.x） | 开普勒(cc3.5 cc3.7) | 开普勒(cc3.0 cc3.2) | 费米（cc2.x） | 特斯拉(cc1.3) | 库达®工具箱版本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2021b |
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11．0 | |||
| R2021a |
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11．0 | |||
| R2020b |
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10.2 | ||
| R2020a |
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10.1 | ||
| R2019b |
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10.1 | ||
| R2019a |
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10 | ||
| R2018b |
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9．1 | ||
| R2018a |
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9．0 | ||
| R2017b |
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8．0 | |
| R2017a |
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8．0 | |
| R2016b |
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7.5 | |
| R2016a |
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7.5 | |
| R2015b |
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7 | |
| R2015a |
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6.5 | |
| R2014b |
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6 | |
| R2014a |
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5.5 |
| R2013b |
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5 |
| R2013a |
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5 |
| R2012b |
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4.2 |
| R2012a |
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4 |
| R2011b |
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4 |
–内置二进制支持。金宝app
–对金宝app开普勒和麦克斯韦GPU体系结构的支持将在未来版本中取消。那时，将GPU与MATLAB结合使用将需要计算能力为6.0或更高的GPU设备。第一次使用开普勒或麦克斯韦GPU时，MATLAB会生成警告。
-通金宝app过向前兼容支持。优化的设备库必须在运行时从未优化的版本编译。金宝app支持可能会受到限制，您可能会看到错误和意外行为。有关更多信息，请参见GPU设备的前向兼容性．
—默认情况下，不支持该架构。金宝app您可以通过启用GPU设备的正向金宝app兼容性来启用支持。您可能会看到错误和意外行为。有关更多信息，请参见GPU设备的前向兼容性．
库达工具包
如果您想从CU代码生成CUDA内核对象，或者使用GPU编码器™ 要编译与CUDA兼容的源代码、库和可执行文件，必须安装CUDA工具包。CUDA工具包包含CUDA库和编译工具。在GPU上运行MATLAB函数或生成支持CUDA的MEX函数不需要工具箱。
| 任务 | 需求 |
|---|---|
获取最新的图形驱动程序英伟达驱动程序下载． 您也不需要CUDA工具包。 |
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安装MATLAB版本支持的CUDA工具包版本。金宝app |
*要在MATLAB中创建CUDA内核对象，必须同时具有CU文件和相应的PTX文件。从CU文件编译PTX文件需要CUDA工具包。如果您已经拥有相应的PTX文件，则不需要该工具包。
有关在MATLAB中生成CUDA代码的更多信息，请参见运行包含CUDA代码的MEX函数和在GPU上运行CUDA或PTX代码. 并非所有CUDA工具包支持的编译器都金宝app在MATLAB中受支持。
您需要的工具包版本取决于您使用的MATLAB版本。检查工具箱的哪个版本与中表格中的MATLAB版本兼容金宝app支持gpu．推荐的最佳实践是使用您所支持的工具包的最新版本，包括来自NVIDIA的任何更新和补丁。金宝app
有关CUDA工具包的更多信息以及下载支持的版本，请参阅金宝appCUDA资料库(英伟达)．
GPU设备的前向兼容性
笔记
从R2020b开始，默认关闭对GPU设备的正向兼容性。
在R2020a和早期版本中，无法禁用GPU设备的前向兼容性。
通过在运行时重新编译设备库，向前兼容性允许您使用带有MATLAB版本构建后发布的架构的GPU设备。
当向前兼容被启用时，CUDA驱动程序会在你第一次访问架构比MATLAB版本更新的设备时重新编译GPU库。重新编译可能需要一个小时。增加CUDA缓存的大小，以防止这种延迟的复发。说明,请参阅增加CUDA缓存大小．
当前向兼容性被禁用时，您无法使用GPU设备执行计算，该GPU设备的架构是在您所使用的MATLAB版本构建完成后发布的。如果想在MATLAB中使用此GPU设备，必须启用前向兼容性。
小心
在GPU计算过程中，启用前向兼容性可能会导致错误答案和意外行为。
重新编译设备库的成功程度取决于设备架构和MATLAB使用的CUDA版本。在某些情况下，前向兼容性不能像预期的那样工作，并且库的重新编译会导致错误。
例如，从CUDA版本10.0-10.2 (MATLAB版本R2019a, R2019b, R2020a，和R2020b)到Ampere(计算能力8.x)的前向兼容性只有有限的功能。
您可以通过以下方式开启对GPU设备的正向兼容。
使用的函数
parallel.gpu.EnableCudForwardCompatibility. 在MATLAB会话之间，使用此方法启用前向兼容性不是持久的。设置环境变量
MW_CUDA_前向兼容性到1.．这可以保持MATLAB会话之间的前向兼容性。如果在MATLAB运行时更改了环境变量，则必须重新启动MATLAB才能看到效果。在客户端，您可以使用setenv设置环境变量。然后，您可以将环境变量从客户端复制到辅助对象，以便辅助对象以与客户端相同的方式执行计算。有关更多信息，请使用设置工人的环境变量．
增加库达缓存大小
如果您的GPU体系结构在MATLAB版本中没有内置的二进制支持，那么图形驱动程序必须编译并缓存GPU库。第一次金宝app从MATLAB访问GPU时，此过程可能需要长达一个小时。要增加CUDA缓存大小以防止此延迟再次发生，请设置环境变量CUDA_CACHE_MAXSIZE至少536870912(512 MB)。在客户端，您可以使用setenv设置环境变量。然后，您可以将环境变量从客户端复制到辅助对象，以便辅助对象以与客户端相同的方式执行计算。有关更多信息，请使用设置工人的环境变量．
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