Question

我想加速我的算法，因为我需要在数百个图像上运行它，所以我尝试使用未经过滤波的GPU代码，在GPU上运行相同的代码，我的PC上有2 GB的nvidia Geforce GT 650M，但是它比CPU版本慢很多。搜索后，我确信使用批处理（pagefun，bsxfun）传递给矢量化GPU代码，我尝试了很多解决这个问题而没有解决方案。有人可以帮我这个代码：

Q=100;
       for i=3:n-2
        for j=3:m-2 
         A(i,j)=0;
            for c=1:Q
                        if B(i,j,c)~=0
                        A(i,j)=A(i,j)+(-(B(i,j,c)).*log(B(i,j,c)));
                        end
            end
        end
       end

另一个问题为什么Matlab仅使用我20％的CPU？我如何利用我的CPU来加速我的处理

Matlab是单线程应用吗？

提前致谢

Answer 1

矢量化版本是：

BB = B(3:(n-2),3:(m-2),:);
cutoff = 10^(-6);
logBB = log(BB);
logBB(BB<cutoff) = 0; % remove divergent terms
A = -sum(BB.*logBB,3);

即使在CPU上也应该运行得更快。如果您有GPU，那么您需要做的就是拥有输入数组

BB = gpuArray(BB);

存储在GPU上，然后收集结果

A = gather(A);

回到CPU

Answer 2

您需要购买parallel computing toolbox。（使用parfor）。

这是matlab的一个众所周知的限制，其中一些底层函数不会跨多个核（而不是线程）进行并行化。一个快速的球场是看看matlab使用了多少CPU，并将其乘以你电脑中的CORE数量（这应该会让你达到100％左右）。

如果您想利用您的计算机GPU，并行计算工具箱是唯一的方法。

来自mathworks

这实际上取决于你在做什么。对于某些代码，MATLAB只能使用单个处理器的单个内核，对于其他代码，MATLAB将自动利用所有可用内核（可能还有处理器）。这实际上取决于底层功能。有些东西不容易并行化。有时您可以使用parfor循环等方式帮助MATLAB。其他时候你可能需要像MPI这样的东西。还有一些时候你真的无能为力。

GPU上的加速图像处理算法，并行处理Matlab

2 个答案: