Question

我正在研究一个脚本，用于基于图像的CEDD功能创建数据集。但是，当我运行它时，要花很多时间才能完成它。我想在gpu上运行它，以便它可以很快。我创建数据集的代码如下：

for i=1:totalFiles
try
    image = readimage(trainingSet,i);   
catch e
   disp(e);  
end
cedd = CEDD(image);
zerosCount = 0 ;
for j=1:144
    if cedd(j) == 0
        zerosCount=zerosCount + 1;
    end
end
if zerosCount ~= 144
    data(i , :) = cedd;
    labels(i , : ) = trainingSet.Labels(i);
end
d.Value = i/totalFiles(1,1);
d.Message = sprintf('%3.2f "% completed" ',d.Value*100);
end

我如何在gpu上运行此代码，或者我必须为gpu转换CEDD实现？

Answer 1

MATLAB中的基本GPU编程模型是您需要并行计算工具箱和支持CUDA的NVIDIA GPU。有了这些，gpuArray就是您在MATLAB中的GPU上执行工作的方式：

https://www.mathworks.com/help/parallel-computing/gpuarray.html

基本思想是构造一个gpuArray，将数据移动到GPU内存中，然后对新构造的gpuArray进行数学运算，就像处理数值数据一样。根据CEDD是否依赖所有功能都支持gupArray，它可能很简单：

cedd = CEDD(gpuArray(image));

在GPU上运行MATLAB图像处理脚本

1 个答案: