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릴리스별 GPU 지원

MATLAB®에서 GPU를 사용하려면 최신 그래픽스 드라이버를 설치해야 합니다. 가장 좋은 방법은 장치에 맞는 최신 드라이버를 설치하는 것입니다. gpuArray 및 GPU 지원 MATLAB 함수를 포함해 MATLAB에서 사용하는 대부분의 GPU 이용 방법은 드라이버를 설치하는 것으로 충분히 지원됩니다. GPU 장치의 최신 드라이버는 NVIDIA 드라이버 다운로드에서 다운로드할 수 있습니다.

지원되는 GPU

MATLAB 릴리스의 NVIDIA® GPU 아키텍처에 대한 지원을 보려면 다음 표를 참조하십시오.

cc 번호는 GPU 아키텍처의 Compute Capability를 표시합니다. GPU Compute Capability를 확인하려면 gpuDevice 함수의 출력값에서 ComputeCapability를 참조하십시오. 또는 CUDA GPU(NVIDIA)를 참조하십시오.

MATLAB 릴리스Ampere(cc8.x)Turing(cc7.5)Volta(cc7.0, cc7.2)Pascal(cc6.x)Maxwell(cc5.x)Kepler(cc3.x)Fermi(cc2.x)Tesla(cc1.3)CUDA® 툴킷 버전
R2020b

  10.2
R2020a

  10.1
R2019b

  10.1
R2019a

  10.0
R2018b

  9.1
R2018a

  9.0
R2017b

 8.0
R2017a

 8.0
R2016b

 7.5
R2016a

 7.5
R2015b

 7.0
R2015a

 6.5
R2014b

 6.0
R2014a

5.5
R2013b

5.0
R2013a

5.0
R2012b

4.2
R2012a

4.0
R2011b

4.0
R2011a

3.2
R2010b

3.1

  • – 내장 이진 코드가 지원됩니다.

  • – Kepler 및 Maxwell GPU 아키텍처에 대한 지원은 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 지원이 제거된 후 MATLAB에 GPU를 사용하려면 Compute Capability 6.0 이상 버전이 설치된 GPU 장치를 사용해야 합니다. Kepler 또는 Maxwell GPU를 처음 사용할 때 MATLAB은 경고를 생성합니다.

  • – 이후 버전과의 호환성을 통해 지원됩니다. 최적화된 장치 라이브러리는 최적화되지 않은 버전으로부터 런타임에 컴파일되어야 합니다. 지원이 제한될 수 있으며 오류와 예기치 않은 동작이 발생할 수도 있습니다. 자세한 내용은 GPU 장치의 이후 버전과의 호환성 항목을 참조하십시오.

  • – 기본적으로 이 아키텍처는 지원되지 않습니다. GPU 장치의 이후 버전과의 호환성을 활성화하여 지원되도록 할 수 있습니다. 오류와 예기치 않은 동작이 발생할 수도 있습니다. 자세한 내용은 GPU 장치의 이후 버전과의 호환성 항목을 참조하십시오.

CUDA 툴킷

CUDA 커널 객체를 사용하거나 GPU Coder를 사용하려면 CUDA 툴킷을 설치해야 합니다. CUDA 툴킷에는 컴파일하기 위한 CUDA 라이브러리와 툴이 포함되어 있습니다.

작업요구 사항

gpuArray 및 GPU 지원 MATLAB 함수 사용, 또는 CUDA 지원 MEX 함수 생성.

NVIDIA 드라이버 다운로드에서 최신 그래픽스 드라이버를 다운로드합니다.

CUDA 툴킷이 필요하지 않습니다.

CUDA 커널 객체 생성 및 사용, 또는 GPU Coder 사용.

MATLAB 릴리스에서 지원되는 CUDA 툴킷 버전을 설치합니다.

MATLAB에서 CUDA 코드 생성에 대한 자세한 내용은 CUDA 코드가 포함된 MEX 함수 실행하기GPU에서 CUDA 또는 PTX 코드 실행하기 항목을 참조하십시오. CUDA 툴킷에서 지원되는 모든 컴파일러가 MATLAB에서 지원되는 것은 아닙니다.

CUDA 툴킷에 대한 자세한 내용을 알아보고 지원되는 버전을 다운로드하려면 CUDA Toolkit Archive(NVIDIA)를 참조하십시오.

GPU 장치의 이후 버전과의 호환성

참고

R2020b부터는 GPU 장치의 이후 버전과의 호환성이 기본적으로 비활성화되어 있습니다.

R2020a 및 이전 릴리스에서는 GPU 장치의 이후 버전과의 호환성을 비활성화할 수 없습니다.

이후 버전과의 호환성을 활성화하면 런타임에 장치 라이브러리를 다시 컴파일하여, 현재 사용 중인 MATLAB 버전이 빌드된 후에 릴리스된 아키텍처를 갖는 GPU 장치를 사용할 수 있습니다.

이후 버전과의 호환성이 활성화된 경우 CUDA 드라이버는 사용자가 현재 사용 중인 MATLAB 버전보다 최신 아키텍처를 갖는 장치에 처음 액세스할 때 GPU 라이브러리를 다시 컴파일합니다. 다시 컴파일하는 데는 최대 한 시간 정도 걸릴 수 있습니다. 이러한 지연이 다시 발생하지 않도록 하려면 CUDA 캐시 크기를 늘리십시오. 자세한 지침은 CUDA 캐시 크기 늘리기 항목을 참조하십시오.

이후 버전과의 호환성이 비활성화된 경우에는 현재 사용 중인 MATLAB 버전이 빌드된 후에 릴리스된 아키텍처를 갖는 GPU 장치를 사용하여 계산을 수행할 수 없습니다. MATLAB에서 이 GPU 장치를 사용하려면 이후 버전과의 호환성을 활성화해야 합니다.

주의

이후 버전과의 호환성을 활성화하면 GPU 연산 중에 잘못된 응답과 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.

장치 라이브러리의 재컴파일 성공 정도는 장치 아키텍처 및 MATLAB에서 사용하는 CUDA 버전에 따라 다를 수 있습니다. 경우에 따라, 이후 버전과의 호환성이 예상대로 작동하지 않으며 라이브러리를 다시 컴파일할 때 오류가 발생합니다.

예를 들어, CUDA 버전 10.0–10.2(MATLAB 버전 R2019a, R2019b, R2020a 및 R2020b)에서 Ampere(Compute Capability 8.x)까지의 이후 버전과의 호환성은 제한된 기능만 갖습니다.

다음 방법을 사용하여 GPU 장치의 이후 버전과의 호환성을 활성화할 수 있습니다.

  • 함수 parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatiblity를 사용합니다. 이 방법을 사용하여 이후 버전과의 호환성을 활성화하면 MATLAB 세션 간에 이 호환성이 유지되지 않습니다.

  • 환경 변수 MW_CUDA_FORWARD_COMPATIBILITY1로 설정합니다. 이와 같이 설정하면 MATLAB 세션 간에 이후 버전과의 호환성이 유지될 수 있습니다. MATLAB 실행 중에 환경 변수를 변경할 경우 효과를 확인하려면 MATLAB을 다시 시작해야 합니다. 환경 변수 설정에 대한 자세한 내용은 MATLABPATH 환경 변수 설정하기 예제를 참조하십시오.

CUDA 캐시 크기 늘리기

MATLAB 릴리스에서 GPU 아키텍처가 내장 이진 코드를 지원하지 않는 경우 그래픽스 드라이버가 GPU 라이브러리를 컴파일하고 캐시해야 합니다. MATLAB에서 GPU에 처음 액세스하는 경우 이 과정은 최대 한 시간 정도 걸릴 수 있습니다. 이러한 지연이 다시 발생하지 않도록 CUDA 캐시 크기를 늘리려면 환경 변수 CUDA_CACHE_MAXSIZE를 최솟값인 536870912(512MB)로 설정하십시오. 환경 변수 설정에 대한 자세한 내용은 MATLABPATH 환경 변수 설정하기 예제를 참조하십시오.

관련 항목

외부 웹 사이트