Main Content

이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.

MATLAB에서의 GPU 연산

기본 GPU 연산을 사용하여 코드 실행 속도 향상

코드 실행 속도를 높이려면 먼저 코드를 프로파일링하고 벡터화해 보십시오. 자세한 내용은 성능과 메모리 항목을 참조하십시오. 프로파일링과 벡터화 후에 컴퓨터의 GPU를 사용하여 계산 속도를 높일 수도 있습니다. 사용하려는 모든 함수가 GPU에서 지원되는 경우, 간단히 gpuArray를 사용하여 입력 데이터를 GPU로 전송하고 gather를 호출하여 GPU에서 출력 데이터를 가져올 수 있습니다. GPU 연산을 시작하려면 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

딥러닝을 위해 MATLAB®은 다중 GPU에 대한 자동 병렬 연산을 지원합니다. 복수의 GPU에서 MATLAB을 사용한 딥러닝 (Deep Learning Toolbox) 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

gpuArrayGPU에 저장된 배열
gather로컬 작업 공간으로 분산 배열 또는 gpuArray 전송
gpuDeviceGPU 장치 쿼리 또는 선택
GPUDeviceManagerManager for GPU Devices
gpuDeviceCount컴퓨터에 있는 GPU 장치 개수
gpuDeviceTableGPU 기기의 속성 테이블
resetGPU 장치를 재설정하고 메모리를 지웁니다.
wait (GPUDevice)GPU 계산이 완료될 때까지 대기
gputimeitGPU에서 함수를 실행하는 데 필요한 시간
existsOnGPUGPU에서 gpuArray 또는 CUDAKernel을 사용할 수 있는지 여부를 확인합니다.
isgpuarrayDetermine whether input is gpuArray
arrayfunGPU에서 배열의 각 요소에 함수 적용
pagefunApply function to each page of distributed or GPU array
gpurngControl random number generation for GPU calculations
parallel.gpu.RandStreamRandom number stream on a GPU
parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibilityQuery and set forward compatibility for GPU devices

도움말 항목

GPU에서 MATLAB 코드 실행

GPU에서 성능 개선

자세히 알아보기

  • 코드를 프로파일링하여 성능 개선하기
    프로파일러를 사용하여 코드 실행에 걸리는 시간을 측정하고 코드에서 시간이 가장 오래 걸리는 라인이나 실행되지 않는 라인을 식별합니다.
  • 벡터화
    MATLAB 행렬과 벡터 연산을 사용하도록 루프 기반의, 스칼라 지향 코드를 수정합니다.
  • Random Number Streams on a GPU
    Control the random number streams on a GPU to generate the same sequences of random numbers as on the CPU.
  • Generating Random Numbers on a GPU
    This example shows how to switch between the different random number generators that are supported on the GPU.
  • Stencil Operations on a GPU
    This example uses Conway's "Game of Life" to demonstrate how stencil operations can be performed using a GPU.