Question

或者如何将Parfor循环转换为gpuArray操作？

手头的问题：通过parfor分发到多个CPU（工作者）的大数据矩阵的逐列操作。

data = 1000 x 200 matrix
[nrows, ncols] = size(data)
parfor ix = 1:ncols
     workerData = data(:,ix);
     colwiseResult(ix) = function(workerData,params);
end

现在，如何才能有效地利用GPU？特别是因为问题需要扩展到1000x1000矩阵（＆amp; more）

dataGPU = gpuArray(data);

但我没有找到一种在GPU上进行列式操作的简单方法。诸如arrayfun或bsxfun之类的函数逐个元素地操作，这不是我感兴趣的。因为这些是平凡的并行任务，所以在GPU中利用多个处理器可能是理想的（并且避免了对parfor等的困扰）， p>

（实际上，我正在使用Workers内的for循环执行可能性计算，该计算使用列向量上的每个数据点逐步进行矩阵对角化，指数和产品）。已检查所有这些操作都有gpu重载）

Answer 1

您是否看过本教程？

http://www.mathworks.ch/videos/introduction-to-gpu-computing-with-matlab-68770.html

请先检查您是否可以使用GPU，因为并非所有GPU都受支持。之后，您可以将变量传递到GPU，或者可以将GPU包含在parfor循环中，如下所示：

parfor ix = 1:10
gd=gpuDevice;
end

在一天结束时使用一个GPU并不是一个很大的优势。有关详细信息，请在工作站上提供更多详细信息。

Matlab - CPU工作者或GPU处理器中的高度并行任务

1 个答案: