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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.

  • – 내장 이진 코드가 지원됩니다.

  • – NVIDIA의 이후 버전과의 호환성이 지원됩니다(다시 컴파일해야 함). MATLAB 릴리스는 이 GPU 아키텍처가 제공되기 전에 빌드되었습니다. 장치가 라이브러리보다 더 최신이므로 CUDA® 드라이버는 GPU 라이브러리를 다시 컴파일해야 합니다. MATLAB에서 GPU에 처음 액세스하는 경우 컴파일하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 이러한 지연이 다시 발생하지 않도록 하려면 CUDA 캐시 크기를 늘리십시오. 자세한 지침은 CUDA 캐시 크기 늘리기 항목을 참조하십시오.

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

MATLAB 릴리스Turing(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
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

CUDA 툴킷

CUDAKernel 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.

CUDAKernel 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.

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 몇 분 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 (MATLAB) 예제를 참조하십시오.

관련 항목

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