matlab gpu 예제

이 예제에서는 GPU에서 지원되는 다른 난수 생성기 간에 전환하는 방법을 보여 주며 있습니다. 이 예제에서는 콘웨이의 « 게임 오브 라이프 »를 사용하여 GPU를 사용하여 스텐실 작업을 수행하는 방법을 보여 줍니다. 이 예제에서는 병렬 컴퓨팅 도구 상자™ GPU에서 2차원 빠른 푸리에 변환(FFT)을 수행합니다. 이 예제에서는 자동 병렬 지원을 사용하여 딥 러닝 교육을 위해 로컬 컴퓨터에서 여러 GPU를 사용하는 방법을 보여 줍니다. 데이터를 로컬 MATLAB 작업 영역으로 되돌리려면 gather 명령을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 FFT 알고리즘을 사용하여 CPU에서 의사 임의 의 벡터의 이산 푸리에 변환을 찾습니다. 크게 매트릭스 크기에. 벤치마킹 Ab와 같은 다른 예제에서 볼 수 있듯이 다양한 행렬 크기에 대한 알고리즘의 성능을 비교합니다. 이 예제에서는 GPU 지원 MATLAB 기능을 gpuArrays로 작동하도록 사용하는 방법을 보여 주며 있습니다. gpuDevice 기능을 사용 하 여 GPU의 속성을 확인할 수 있습니다.

이 예제에 표시된 코드는 이 함수에서 찾을 수 있습니다. 하나 이상의 gpuArray를 데이터 입력 인수로 사용하여 이러한 함수를 호출할 때마다 이 함수는 GPU에서 실행됩니다. MATLAB 데이터를 반환하는 것이 더 적절하지 않는 한 함수는 gpuArray를 생성합니다(예: 크기). 동일한 함수 호출에서 gpuArray 및 MATLAB 배열을 사용하여 입력을 혼합할 수 있습니다. GPU 또는 CPU에서 함수가 실행되는 시기에 대해 자세히 알아보려면 gpuArray 입력에 대한 특수 조건을 참조하세요. GPU 지원 함수에는 이산 푸리에 변환(fft), 행렬 곱셈(mtimes), 왼쪽 행렬 분할(mldivide) 및 수백 개의 다른 함수가 포함됩니다. 자세한 내용은 GPU 지원 기능 확인을 참조하십시오. gpuArray 입력으로 스파스를 호출하거나 희소 입력을 사용하여 gpuArray를 호출하여 스파스 gpuArray를 만들 수 있습니다.

예를 들어 이 예제에서는 gpuArrays 및 GPU 지원 기능을 사용하여 이미지를 선명하게 하는 방법을 보여 주며 있습니다. 이 예제에서는 pagefun을 사용하여 3D 환경에서 개체에 많은 수의 독립적인 회전 및 변환을 적용하는 성능을 향상시키는 방법을 보여 주며 있습니다. 이 예제에서는 MATLAB 알고리즘을 GPU 하드웨어를 사용하도록 조정할 수 있는 세 가지 방법을 보여 주었으며, GPU 지원에서 함수를 찾아보고 제품별로 필터링할 수도 있습니다. 도움말 표시줄에서 함수를 클릭합니다. 함수 목록에서 왼쪽 창을 찾아서 MATLAB과 같은 제품을 선택합니다. 왼쪽 창 하단에서 GPU 배열을 선택합니다. GPU 지원 기능이 없는 제품을 선택하면 GPU 배열 필터를 사용할 수 없습니다. gpuArray 개체를 지원하지 않는 함수를 사용하는 경우와 같은 GPU에서 배열을 검색하려면 gather 함수를 사용합니다. GPU가 있는 경우 MATLAB은 자동으로 GPU 계산에 사용합니다.

gpuDevice 기능을 사용하여 GPU를 확인할 수 있습니다. 여러 GPU가 있는 경우 gpuDevice를 사용하여 그 중 하나를 선택하거나 병렬 풀에서 여러 GPU를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 GPU 식별 및 선택을 참조하고 병렬 풀에서 여러 GPU를 사용합니다. GPU가 지원되는지 확인하려면 릴리스별 GPU 지원을 참조하세요. 이 예제에서는 먼저 로컬 컴퓨터에서 여러 GPU에서 MATLAB 코드를 실행한 다음 클러스터로 확장하는 방법을 보여 줍니다. 예를 들어 음수 요소가 있을 수 있는 gpuArray를 만드는 경우 G = gpuArray(복합체(p)를 사용함)을 사용하여 sqrt(G)를 성공적으로 실행할 수 있습니다. 주어진 차원의 크기입니다.