GPU Computing with MATLAB 使用 MATLAB 进行 GPU 计算.pdf

### 使用MATLAB进行GPU计算详解 #### 一、引言 随着高性能计算需求的日益增长，GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)因其强大的并行处理能力而成为加速计算的关键技术之一。MATLAB作为一种广泛使用的科学计算软件，自R2010b版本起，通过其Parallel Computing Toolbox提供对GPU计算的支持，使得用户能够更方便地利用GPU来加速其计算任务。 #### 二、背景与意义 - **GPU与计算加速**：GPU最初设计用于图形渲染，近年来因其高度并行化的架构被广泛应用于科学计算领域。相比传统的CPU，GPU在处理大规模并行计算任务时表现出显著的速度优势。 - **MATLAB支持GPU计算**：随着科学计算的需求日益复杂，MATLAB不断扩展其功能，以满足用户对高性能计算的需求。R2010b版本开始，MATLAB通过其Parallel Computing Toolbox提供了对GPU的支持，这标志着MATLAB正式进入GPU计算时代。 #### 三、MATLAB中的GPU计算 - **GPU支持概述**： - **硬件兼容性**：支持CUDA 1.3及更高版本的设备。 - **数据类型**：引入了`gpuArray`类型，可以在GPU设备内存中存储数组，并支持超过100个函数的算法。 - **函数调用**：可以直接在GPU上调用MATLAB函数或CUDA内核，无需编写MEX文件。 - **算法支持**：增加了对QR分解和矩形`\`操作的支持等。 - **桌面端GPU应用**： - **单机多GPU**：支持在同一台机器上使用多个GPU。 - **基本GPU功能**：如创建`gpuArray`，执行基本的数学运算等。 - **集群端GPU应用**： - **多机多GPU**：在多台机器上使用多个GPU，实现更大规模的并行计算。 - **调度与管理**：通过MATLAB Distributed Computing Server进行作业管理和资源调度。 - **演示硬件**：通常使用具有强大GPU能力的硬件配置进行演示，以展示GPU计算的高效性。 - **示例代码**： ```matlab A = someArray(1000, 1000); G = gpuArray(A); % 将数组推送到GPU设备内存中 result = someFunction(G); % 在GPU上执行计算 ``` 上述示例展示了如何将数组转换为`gpuArray`类型，并在GPU上执行计算过程。 #### 四、工具与术语 - **工具箱**：Parallel Computing Toolbox是MATLAB中用于实现并行计算的核心工具箱，提供了对GPU计算的支持。 - **术语**： - **Task Parallel**：任务并行，指将一个任务分割成多个子任务在不同的处理器上同时执行。 - **Data Parallel**：数据并行，指对数据集的不同部分并行处理。 - **gpuArray**：一种特殊的数据类型，用于表示存储在GPU设备上的数组。 - **CUDA Kernel Interface**：允许直接从MATLAB调用CUDA内核的接口。 #### 五、总结 通过使用MATLAB进行GPU计算，科研人员和工程师可以充分利用GPU的强大并行处理能力，显著提高计算效率。无论是桌面环境还是集群环境，MATLAB均提供了全面的GPU支持工具和方法，使得GPU计算变得更加简单易用。未来，随着GPU技术和MATLAB功能的不断发展和完善，GPU计算将在更多领域发挥重要作用。