GPU CUDA 및 MEX 프로그래밍

고급 GPU CUDA^® 및 MEX 프로그래밍을 사용하여 코드 속도 더욱 향상

GPU에서 MATLAB^® 함수를 실행해도 코드 속도가 충분히 빠르지 않은 경우나 고급 GPU CUDA 기능을 사용해야 하는 경우, CUDA 코드를 직접 작성하고 mexcuda를 사용해 실행 가능한 MEX 파일을 생성하거나 parallel.gpu.CUDAKernel을 사용해 실행 가능한 커널을 생성하여 MATLAB에서 해당 코드를 실행할 수 있습니다.

일반적으로 MEX 파일을 사용하는 것이 CUDAKernel 객체를 사용하는 것보다 유연합니다. 자세한 내용은 CUDA 코드가 포함된 MEX 함수 실행 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

주요 함수 및 클래스

`mexcuda`	GPU 연산을 위해 MEX 함수 또는 PTX 파일 컴파일
`CUDAKernel`	GPU에서 실행 가능한 커널
`feval`	Evaluate kernel on GPU
`setConstantMemory`	Set some constant memory on GPU

C 함수 및 클래스

`mxGPUArray`	Type for MATLAB gpuArray
`mxGPUCopyFromMxArray`	Copy mxArray to mxGPUArray
`mxGPUCopyGPUArray`	Duplicate (deep copy) mxGPUArray object
`mxGPUCopyImag`	Copy imaginary part of mxGPUArray
`mxGPUCopyReal`	Copy real part of mxGPUArray
`mxGPUCreateComplexGPUArray`	Create complex GPU array from two real gpuArrays
`mxGPUCreateFromMxArray`	Create read-only mxGPUArray object from input mxArray
`mxGPUCreateGPUArray`	Create mxGPUArray object, allocating memory on GPU
`mxGPUCreateMxArrayOnCPU`	Create mxArray for returning CPU data to MATLAB with data from GPU
`mxGPUCreateMxArrayOnGPU`	Create mxArray for returning GPU data to MATLAB
`mxGPUDestroyGPUArray`	Delete mxGPUArray object
`mxGPUGetClassID`	mxClassID associated with data on GPU
`mxGPUGetComplexity`	Complexity of data on GPU
`mxGPUGetData`	Raw pointer to underlying data
`mxGPUGetDataReadOnly`	Read-only raw pointer to underlying data
`mxGPUGetDimensions`	mxGPUArray dimensions
`mxGPUGetNumberOfDimensions`	Size of dimension array for mxGPUArray
`mxGPUGetNumberOfElements`	Number of elements on GPU for array
`mxGPUIsSame`	Determine if two mxGPUArrays refer to same GPU data
`mxGPUIsSparse`	Determine if mxGPUArray contains sparse GPU data
`mxGPUIsValidGPUData`	Determine if mxArray is pointer to valid GPU data
`mxGPUSetDimensions`	Modify number of dimensions and size of each dimension
`mxIsGPUArray`	Determine if mxArray contains GPU data
`mxInitGPU`	Initialize MATLAB GPU library on currently selected device

도움말 항목

CUDA 코드가 포함된 MEX 함수 실행
CUDA 코드가 포함된 MEX 파일을 비롯한 모든 MEX 파일에는 mexFunction이라는 단일 진입점이 있습니다.
GPU에서 CUDA 또는 PTX 코드 실행하기
이 페이지에서는 CUDA C++ 소스 파일(CU) 파일에서 실행 가능한 커널을 만들고 MATLAB의 GPU에서 해당 커널을 실행하는 방법을 설명합니다.

추천 예제

Accessing Advanced CUDA Features Using MEX

How advanced features of the GPU can be accessed using MEX files. It builds on the example Stencil Operations on a GPU. The previous example uses Conway's "Game of Life" to demonstrate how stencil operations can be performed using MATLAB® code that runs on a GPU. The present example demonstrates how you can further improve the performance of stencil operations using an advanced feature of the GPU: shared memory. You do this by writing your own CUDA® code in a MEX file and calling the MEX file from MATLAB. You can find an introduction to the use of the GPU in MEX files in CUDA 코드가 포함된 MEX 함수 실행.

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Illustrating Three Approaches to GPU Computing: The Mandelbrot Set

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