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我遇到的問題是編寫的代碼，使Matlab的GPU編程的內置功能將正確劃分數據並行執行。具體來說，我將N'粒子'圖像發送到GPU的內存，以三維陣列的形式組織，第三維表示每個圖像，並嘗試將每個N圖像與代表目標的單個圖像進行比較，在GPU內存中。圖像互相關與Matlab GPGPU，索引到3D數組
我當前實現，真正或多或少，我想怎麼看的實施，是用一行代碼：
particle_ifft = ifft2(particle_fft.*target_fft);
注意這是採取每個上傳的圖片中的FFT之後。這裏存在索引問題：這個語句需要使用'。*'運算符的相同大小的「particle_fft」和「target_fft」矩陣。爲了與每個粒子圖像進行比較，在內存使用方面存在多個相同目標圖像的副本將是低效的。我使用這種低效率的方法獲得了良好的性能結果，但它顯着影響了我可以上傳到GPU的粒子圖像的數量。
有沒有一種方法可以告訴matlab將粒子圖像3d數組（每個圖像）的每個2D元素與只有單個目標圖像進行比較？
我曾嘗試使用for循環索引到3d數組中，並單獨訪問每個粒子圖像以與單個目標進行比較，但Matlab並未在GPU上並行執行此類操作，即它運行近1000倍比使用內存低效目標陣列的等效代碼慢。
我意識到我可以編寫自己的內核來解決這個索引問題，但我很想找到一種方法來利用matlab的現有功能（特別是不重寫fft2和ifft2函數）。想法？