CUDA和MATLAB for循環優化

我將嘗試通過使用CUDA優化用MATLAB編寫的一些代碼。我最近開始編程CUDA，但我對它的工作原理有了一個總體的瞭解。CUDA和MATLAB for循環優化

所以，說我想添加兩個矩陣在一起。在CUDA中，我可以編寫一個算法，利用線程計算結果矩陣中每個元素的答案。但是，這種技術可能與MATLAB已經做的很相似嗎？在那種情況下，效率是否獨立於技術並且僅僅歸因於硬件水平？

2010-12-09 dnbwise

將MathWorks的解決方案與第三方工具和手工製作的CUDA進行比較可能會很有趣。 http://developer.nvidia.com/object/matlab_cuda.html – zellus 2010-12-09 22:12:15

該技術可能相似，但請記住CUDA中有數百個線程同時運行。如果MATLAB正在使用線程，並且這些線程正在四核上運行，那麼每個時鐘週期只能執行4個線程，而在相同的時鐘週期內，您可能需要幾百個線程才能在CUDA上運行。

所以要回答你的問題，是的，這個例子中的效率與技術無關，僅僅歸因於硬件。

2010-12-09 21:53:47

我不會驚訝地發現加速 - 事實上，期望它給予輸入大小是值得的開銷。但是，我的觀點是算法本身（即並行計算每個元素的加法）不會影響加速，而與硬件無關。 – dnbwise 2010-12-09 21:59:41

答案毫不含糊，所有的效率都是硬件水平。我不知道matlab的工作原理，但CUDA的優點是可以同時執行多線程，與matlab不同。

請注意，如果問題很小或者需要很多讀寫操作，CUDA可能只會是一個額外的麻煩。

2010-12-09 22:20:59 Marm0t

推測，MATLAB使用虛擬機級別的多個線程。 – dnbwise 2010-12-09 22:35:03

CUDA對matlab有官方支持。

[需要鏈接]

您可以使用MEX文件從MATLAB GPU上運行。

瓶頸是數據從CPU-RAM傳輸到GPU的速度。所以如果轉移最小化並以大塊完成，加速很好。

2010-12-11 05:36:22 Prasanna

對於簡單的事情，最好在Matlab PCT中使用gpuArray支持。你可以在這裏檢查它 http://www.mathworks.de/de/help/distcomp/using-gpuarray.html

對於添加gpuArrays，乘法，分鐘，最大等等，他們使用的實現往往是好的。我確實發現，爲了像abs（y-Hx）這樣的小矩陣的批處理操作。^ 2，你最好寫一個小內核來爲你做。

2012-09-27 13:14:53 Josep

回答