主要内容

gpuArray

阵列存储在GPU上

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描述

一种gpuArray对象表示存储在GPU内存中的数组。MATLAB中的大量函数®并在其他工具箱中支持金宝appgpuArray对象，允许您在GPU上运行代码，并且对代码的更严重更改。跟...共事gpuArray对象，使用任何gpuArray-enabled MATLAB函数，如FFT.那mtimes或mldivide．查找完整列表gpuArray- Matlab中的功能和其他工具箱中的功能，请参阅GPU-金宝appsupported功能．有关更多信息，请参阅在GPU上运行matlab函数．

如果要从GPU检索数组，例如使用不支持的函数金宝appgpuArray对象,使用收集函数。

笔记

您可以加载MAT文件包含gpuArray当GPU不可用时，将数据作为内存阵列。一种gpuArray没有GPU的加载对象是有限的，您无法将其用于计算。使用A.gpuArray对象在没有GPU的情况下加载，使用收集．

创建

用gpuArray将Matlab Workspace中的数组转换为agpuArray对象。一些MATLAB功能也允许您创建gpuArray直接对象。有关更多信息，请参阅在GPU上建立阵列．

句法

g = gpuarray（x）

描述

例子

G = gpuArray (X的）复制阵列X并返回agpuArray对象。

输入参数

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传输到GPU的数组，指定为数字或逻辑阵列。GPU设备必须具有足够的自由内存来存储数据。如果X已经是一个gpuArray对象,gpuArray输出X不变。

您还可以将稀疏阵列传输到GPU。gpuArray金宝app仅支持稀疏的双精度阵列。

例子：g = gpuarray（魔术（3））;

数据类型:单|双|int8|INT16|INT32.|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑
复数支持：金宝app是的

对象功能

arrayfun 对GPU上阵列的每个元素应用函数
收集 将分布式数组或gpuArray转移到本地工作区
Pagefun. 将功能应用于分布式阵列或GPUARRAY的每个页面

有几种方法可以检查a的特征gpuArray对象。大多数函数的行为类似于同名的MATLAB函数。

isgpuarray 确定输入是否为gpuArray
存在于普通话 确定GPU上是否有gpuArray或CUDAKernel
IsunderLyingtype. 确定输入是否指定了基础数据类型
ndims. 数组维数
尺寸 数组大小
underlyingType 确定阵列行为的底层数据类型

几个MATLAB工具箱包括带内置的功能gpuArray金宝app支持。查看这些工具箱中支持的所有功能的列表金宝appgpuArray对象，使用下表中的链接。具有信息指示符的列表中的函数具有特定于在GPU上运行函数的限制或使用说明。您可以在“函数参考”页面的扩展功能部分中查看使用说明和限制。有关对个人更新的信息gpuArray-enabled函数，请参阅发布说明。

工具箱名称 函数列表gpuArray金宝app GPU-Specific文档
MATLAB 功能与gpuArray金宝app
统计和机器学习工具箱™ 功能与gpuArray金宝app（统计和机器学习工具箱） GPU上的分析和模拟数据（统计和机器学习工具箱）
图像处理工具箱™ 功能与gpuArray金宝app（图像处理工具箱） GPU计算（图像处理工具箱）
深度学习工具箱™

功能与gpuArray金宝app(深度学习工具箱)

*（也可以看看与GPU的深入学习的）

在gpu和云上并行扩展深度学习(深度学习工具箱)

在多个GPU上与Matlab进行深度学习(深度学习工具箱)
计算机Vision Toolbox™ 功能与gpuArray金宝app（电脑视觉工具箱） GPU代码生成和加速（电脑视觉工具箱）
通信工具箱™ 功能与gpuArray金宝app（通讯工具箱） 代码生成和加速支持金宝app（通讯工具箱）
信号处理工具箱™ 功能与gpuArray金宝app(信号处理工具箱) 代码生成和GPU支持金宝app(信号处理工具箱)
音频工具箱™ 功能与gpuArray金宝app(音频工具箱) 代码生成和GPU支持金宝app(音频工具箱)
小波工具箱™ 功能与gpuArray金宝app(小波工具箱) 代码生成和GPU支持金宝app(小波工具箱)
曲线配件工具箱™ 功能与gpuArray金宝app（曲线配件工具箱）

您可以浏览gpuArray所金宝app有MathWorks支持的函数®下载188bet金宝搏以下连结的产品:gpuArray-金宝app 支持的功能．或者，您可以按产品过滤。在这方面帮助吧，点击职能．在函数列表中，浏览左侧窗格选择一个产品，例如MATLAB。在左侧窗格的底部，选择GPU数组．如果选择没有的产品gpuArray- 密钥功能，然后是GPU数组过滤器不可用。

例子

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打开生活的脚本

要将数据从CPU转移到GPU，请使用gpuArray函数。

创建一个数组X．

x = [1,2,3];

转移XGPU。

g = gpuarray（x）;

检查数据是否在GPU上。

isgpuarray (G)
ANS =.逻辑1

计算阵列的元素方面G．

GSQ = G. ^ 2;

转移的结果GSQ.回到CPU。

XSq =收集(GSq)
XSQ =1×31 4 9.

检查数据是否不在GPU上。

ISGPUARRAY（XSQ）
ANS =.逻辑0.
打开生活的脚本

您可以通过使用一些MATLAB函数直接在GPU上直接在GPU上创建数据并指定选项“GPUARRAY“．

直接在GPU上创建一系列随机数。

g = rand（1,3，“gpuarray”的）
G = 0.3640 0.5421 0.6543

检查输出是否存储在GPU上。

isgpuarray (G)
ANS =.逻辑1
打开生活的脚本

这个例子展示了如何使用gpuArray-enabled MATLAB函数进行操作gpuArray对象。您可以使用使用的GPU的属性GPudevice.函数。

GPudevice.
ANS =具有属性的CUDADEVICE：名称：'TITAN RTX'索引：1 COPPECAPABIAL：'7.5'SupportSdouble：1驱动程序：11.200金宝app0工具包：11 maxthreadsperblock：1024 maxshmemperblock：49152 maxthreadblocksize：[1024 1024 64] MaxGridSize：[2.1475E + 09 6553565535] SIMDWIDTH：32 TotalMemory：2.5770E + 10可用性：2.4177E + 10 MultiProcessorCount：72 ClockRatekHz：1770000 CompleMode：'默认'GPUoverLapStransfers：1 KernelexecutionTimeout：1 CanmaphostMemory：1 CanmaphoStMemory：1 DeviceSuppor金宝appted：1 DeviceAvailable：1

创建一个行向量，重复-15到15的值。要将其传输到GPU并创建一个gpuArray对象,使用gpuArray函数。

x = [-15：15 0 -15：15 0 -15：15];gpux = gpuarray（x）;谁是GPUX.
名称大小字节类属性gpuX 1x95 760 gpuArray

与之运作gpuArray对象，使用任何gpuArray启用了MATLAB函数。MATLAB在GPU上自动运行计算。有关更多信息，请参阅在GPU上运行matlab函数．例如，使用诊断那expm那国防部那圆形的那ABS,fliplr一起。

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。

ImageC（GPUF）;Colormap（翻转（灰色））;

如果您需要从GPU转回数据，请使用收集．将数据转回CPU可能是昂贵的，并且通常无需，除非您需要使用不支持的函数使用结果金宝appgpuArray．

结果=聚集（GPUF）;谁是结果
名称大小字节类属性结果96x96 73728双倍

通常，由于GPU和CPU之间的数值精度和算法差异，CPU和GPU上的运行代码可以产生不同的结果。来自CPU和GPU的答案是真正的分析结果的同等有效的浮点近似，在计算期间经历了不同的循环行为。在此示例中，结果是整数和圆形的消除了循环错误。

打开生活的脚本

这个例子展示了如何使用MATLAB函数和运算符gpuArray用蒙特卡罗积分法计算函数的积分。

定义样本的点数。函数域中的采样点，间隔[1]在这两个X和y坐标，通过创造随机点兰特函数。要直接在GPU上创建随机阵列，请使用兰特函数和指定GPUARRAY“．有关更多信息，请参阅在GPU上建立阵列．

n = 1E6;x = 2 * rand（n，1，“gpuarray”) 1;y = 2 * rand（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 π. 通过单位圆内的采样点。因为代码使用gpuArray-enabled函数和操作符gpuArray对象时，计算会自动在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。有关gpuArray启用功能,看到在GPU上运行matlab函数．

F = x ^2 + y ^2 <= 1;结果f = 4 * 1 / n * *的(n, 1,“gpuarray”的）
结果= 3.1403.

提示

  • 如果你需要更好的性能，或者某个功能在GPU上不可用，gpuArray金宝app支持以下选项:

    • 要预编译和运行纯粹的元素 - 方向代码gpuArray对象,使用arrayfun函数。

    • 运行包含CUDA的c++代码®设备代码或库调用，使用MEX函数。有关更多信息，请参阅运行包含CUDA代码的mex函数．

    • 要运行在CUDA C ++中编写的现有GPU内核，请使用MATLAB CUDAKERNEL接口。有关更多信息，请参阅在GPU上运行CUDA或PTX代码．

    • 要从MATLAB代码生成CUDA代码，使用GPU Coder™。有关更多信息，请参阅开始使用GPU编码器(GPU编码器)．

  • 可以通过控制图形处理器上的随机数流Gpurng.．

  • 下列各项不能超过Intmax（“Int32”）：

    • 密集阵列的元素数。

    • 稀疏阵列的非零元素的数量。

    • 任何给定维度的大小。例如，零（0,3e9，“GPUArray”）不被允许。

备择方案

您还可以创建gpuArray使用MATLAB函数，通过指定gpuArray输出。下表列出了可以创建的MATLAB函数gpuArray直接对象。有关更多信息，请参阅“功能参考”页面的扩展功能部分。

眼睛（___，“gpuarray”） 真正的（___，“gpuarray”）
错误的（___，“gpuarray”） Zeros.（___，“gpuarray”）
inf（___，“gpuarray”） GPUArray。结肠
南（___，“gpuarray”） GPUArray。freqspace
的（___，“gpuarray”） GPUArray。linspace
兰特（___，“gpuarray”） GPUArray。logspace.
兰迪（___，“gpuarray”） GPUArray。Speye.
randn（___，“gpuarray”）

也可以看看

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话题

介绍在R2010B.

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