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Programmation GPU CUDA et MEX

Accélérez davantage votre code grâce à la programmation avancée GPU CUDA^® et MEX

Si l'exécution des fonctions MATLAB^® sur le GPU n'accélère pas suffisamment votre code, ou si vous devez utiliser des fonctionnalités GPU CUDA avancées, vous pouvez écrire votre propre code CUDA et l'exécuter dans MATLAB en générant un fichier MEX exécutable à l'aide de mexcuda ou un noyau exécutable à l'aide de parallel.gpu.CUDAKernel.

En général, l'utilisation de fichiers MEX est plus flexible que l'utilisation d'objets CUDAKernel. Pour plus d'informations, voir Run MEX Functions Containing CUDA Code.

Fonctions

développer tout

Fonctions et classes importantes

`mexcuda`	Compile MEX functions or PTX files for GPU computation
`CUDAKernel`	Kernel executable on GPU
`feval`	Evaluate kernel on GPU
`setConstantMemory`	Set some constant memory on GPU

Fonctions et classes C

`mxGPUArray`	Type for MATLAB gpuArray
`mxGPUCopyFromMxArray`	Copy mxArray to mxGPUArray
`mxGPUCopyGPUArray`	Duplicate (deep copy) mxGPUArray object
`mxGPUCopyImag`	Copy imaginary part of mxGPUArray
`mxGPUCopyReal`	Copy real part of mxGPUArray
`mxGPUCreateComplexGPUArray`	Create complex GPU array from two real gpuArrays
`mxGPUCreateFromMxArray`	Create read-only mxGPUArray object from input mxArray
`mxGPUCreateGPUArray`	Create mxGPUArray object, allocating memory on GPU
`mxGPUCreateMxArrayOnCPU`	Create mxArray for returning CPU data to MATLAB with data from GPU
`mxGPUCreateMxArrayOnGPU`	Create mxArray for returning GPU data to MATLAB
`mxGPUDestroyGPUArray`	Delete mxGPUArray object
`mxGPUGetClassID`	mxClassID associated with data on GPU
`mxGPUGetComplexity`	Complexité des données sur GPU
`mxGPUGetData`	Raw pointer to underlying data
`mxGPUGetDataReadOnly`	Read-only raw pointer to underlying data
`mxGPUGetDimensions`	mxGPUArray dimensions
`mxGPUGetNumberOfDimensions`	Size of dimension array for mxGPUArray
`mxGPUGetNumberOfElements`	Number of elements on GPU for array
`mxGPUIsSame`	Determine if two mxGPUArrays refer to same GPU data
`mxGPUIsSparse`	Determine if mxGPUArray contains sparse GPU data
`mxGPUIsValidGPUData`	Determine if mxArray is pointer to valid GPU data
`mxGPUSetDimensions`	Modify number of dimensions and size of each dimension
`mxIsGPUArray`	Determine if mxArray contains GPU data
`mxInitGPU`	Initialize MATLAB GPU library on currently selected device

Rubriques

Run MEX Functions Containing CUDA Code
All MEX files, including those containing CUDA code, have a single entry point known as mexFunction.
Run CUDA or PTX Code on GPU
This page explains how to create an executable kernel from a CUDA C++ source file (CU) file and run that kernel on a GPU in MATLAB.

Sélection d՚exemples

Accessing Advanced CUDA Features Using MEX

How advanced features of the GPU can be accessed using MEX files. It builds on the example Stencil Operations on a GPU. The previous example uses Conway's "Game of Life" to demonstrate how stencil operations can be performed using MATLAB® code that runs on a GPU. The present example demonstrates how you can further improve the performance of stencil operations using an advanced feature of the GPU: shared memory. You do this by writing your own CUDA® code in a MEX file and calling the MEX file from MATLAB. You can find an introduction to the use of the GPU in MEX files in Run MEX Functions Containing CUDA Code.

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Illustrating Three Approaches to GPU Computing: The Mandelbrot Set

Adapt your MATLAB® code to compute the Mandelbrot Set using a GPU.

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