Main Content

Cette page a été traduite par traduction automatique. Cliquez ici pour voir la dernière version en anglais.

Calcul GPU dans MATLAB

Accélérez votre code en exécutant les fonctions MATLAB® sur un GPU

Si toutes les fonctions que vous souhaitez utiliser sont prises en charge sur le GPU, vous pouvez simplement utiliser gpuArray pour transférer les données d'entrée vers le GPU. Pour démarrer avec le calcul GPU, consultez Exécutez les fonctions MATLAB sur un GPU .

Pour le Deep Learning, MATLAB fournit une prise en charge parallèle automatique de plusieurs GPU. Voir Deep Learning with MATLAB on Multiple GPUs (Deep Learning Toolbox) .

Vous pouvez utiliser la fonction gpuDevice pour inspecter et sélectionner votre GPU et utiliser les fonctions gpuDeviceTable pour inspecter plusieurs GPU.

Fonctions

développer tout

gpuArrayTableau stocké sur GPU
gatherTransfer distributed array, Composite object, or gpuArray object to local workspace
gpuDeviceInterroger ou sélectionner un dispositif GPU
GPUDeviceManagerManager for GPU Devices
gpuDeviceCountNumber of GPU devices present
gpuDeviceTableTable des propriétés des dispositifs GPU (depuis R2021a)
wait (GPUDevice)Wait for GPU calculation to complete
gputimeitTime required to run function on GPU
existsOnGPUDetermine if gpuArray or CUDAKernel is available on GPU
isgpuarrayDetermine whether input is gpuArray (depuis R2020b)
arrayfunApply function to each element of array on GPU
pagefunApply function to each page of distributed or GPU array
gpurngControl random number generation on the GPU
resetRéinitialiser le dispositif GPU et effacer sa mémoire
parallel.gpu.RandStreamRandom number stream on a GPU
parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibilityQuery and set forward compatibility for GPU devices (depuis R2020b)

Rubriques

Exécutez le code MATLAB sur le GPU

Améliorer les performances sur le GPU

Apprendre encore plus

Exemples présentés