Accélération GPU des algorithmes
Pour accélérer votre code, vous pouvez utiliser le GPU de votre ordinateur. Si toutes les fonctions que vous comptez utiliser sont supportées sur le GPU, il vous suffit d’utiliser la fonction gpuArray pour transférer les données d’entrée au GPU puis d’appeler la fonction gather pour récupérer les données de sortie du GPU. Pour le Deep Learning, MATLAB® offre un support parallèle automatique de plusieurs GPU. Vous devez disposer de Parallel Computing Toolbox™ pour que les GPU soient supportés.
Pour une liste des fonctions qui acceptent les GPU arrays, veuillez consulter Liste des fonctions (GPU arrays).
Rubriques
- Exécuter les fonctions MATLAB sur un GPU (Parallel Computing Toolbox)
Fournir un argument
gpuArraypour exécuter automatiquement des fonctions sur un GPU. - Exigences de calcul du GPU (Parallel Computing Toolbox)
Support des architectures GPU NVIDIA®.
- Run MATLAB Functions on Multiple GPUs (Parallel Computing Toolbox)
This example shows how to run MATLAB® code on multiple GPUs in parallel, first on your local machine, then scaling up to a cluster.
- Deep Learning with MATLAB on Multiple GPUs (Deep Learning Toolbox)
Speed up deep neural network training using multiple GPUs locally or in the cloud.
- Pedestrian and Bicyclist Classification Using Deep Learning (Radar Toolbox)
Classify pedestrians and bicyclists based on their micro-Doppler characteristics using deep learning and time-frequency analysis. (depuis R2021a)
- GPU Acceleration of Scalograms for Deep Learning (Wavelet Toolbox)
Use your GPU to accelerate feature extraction for signal classification.
Informations connexes
Sélection d՚exemples
Accelerate Correlation with GPUs
Use a graphics processing unit to accelerate cross-correlation in applications that involve large data sets.
Accelerate Signal Feature Extraction and Classification Using a GPU
Use a graphical processing unit (GPU) to extract signal multidomain features for bearing fault detection.
Classify ECG Signals Using Long Short-Term Memory Networks with GPU Acceleration
Classify heartbeat electrocardiogram data using deep learning and signal processing with GPU acceleration.
Waveform Segmentation Using Deep Learning
Segment human electrocardiogram signals using time-frequency analysis and deep learning.
Human Health Monitoring Using Continuous Wave Radar and Deep Learning
Use a deep learning network to reconstruct electrocardiograms from continuous-wave radar signals.
