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MATLAB에서의 GPU 연산

기본 GPU 연산을 사용하여 코드 실행 속도 향상

코드 실행 속도를 높이려면 먼저 코드를 프로파일링하고 벡터화해 보십시오. 자세한 내용은 성능과 메모리 (MATLAB) 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
gpuDeviceQuery or select a GPU device
GPUDeviceManagerManager for GPU Devices
gpuDeviceCountNumber of GPU devices present
resetReset GPU device and clear its memory
wait (GPUDevice)Wait for GPU calculation to complete
classUnderlyingClass of elements within gpuArray or distributed array
gputimeitTime required to run function on GPU
existsOnGPUDetermine if gpuArray or CUDAKernel is available on GPU
arrayfunApply function to each element of array on GPU
pagefunApply function to each page of array on GPU
gpurngControl random number generation for GPU calculations
parallel.gpu.RandStreamRandom number stream on a GPU

도움말 항목

GPU에서 MATLAB 코드 실행

GPU에서 MATLAB 함수 실행하기

많은 MATLAB 함수와 여러 툴박스가 gpuArray 인수를 제공받으면 자동으로 GPU에서 실행됩니다.

GPU 장치를 식별하고 선택하기

gpuDevice를 사용하여 사용할 장치 식별 및 선택.

릴리스별 GPU 지원

MATLAB 릴리스에서 NVIDIA® GPU 아키텍처 지원.

GPU에서 배열 설정하기

MATLAB에서 gpuArray는 GPU에 저장되는 배열을 나타냅니다.

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GPU 성능 측정 및 개선하기

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자세히 알아보기

성능 개선을 위해 프로파일링하기 (MATLAB)

시간이 오래 걸리는 코드 라인이나 MATLAB에서 실행되지 않는 라인을 식별하기 위해 코드를 프로파일링할 수 있습니다.

벡터화 (MATLAB)

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

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Stencil Operations on a GPU

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