Matlab使用共享矩陣數據的GPU/CUDA操作

有沒有辦法在gpuArray類型中使用共享矩陣做arrayfun？Matlab使用共享矩陣數據的GPU/CUDA操作

在我的情況下，我想做一個gpuArray矩陣的兩列或兩列以上的總和，但我不知道如何實現在gpuFunction,arrayfun是最好的選擇？

我想在CUDA中做這個簡單的操作，因爲我需要用不同的組合來做這種操作的數百萬次。

非常感謝。

我要去better.If你看我的問題是這樣的

functionarrayfun = @（行）functionMex（數據1，數據2，行）說明問題;

I = 1：長度（tablaCombinaciones（：，1））;％從1到行的結束

比= arrayfun（functionarrayfun，I）;

使用gpuArray/arrayfun時出錯索引不受支持。誤差在行：6

來源

2013-07-18 Javi Falces

作爲替代'arrayfun'，'gpuArray'和'gpuFunction'，你可以嘗試直接在'CUDA'中編寫你的函數，用'nvcc'編譯，然後在Matlab下作爲'mex'文件連接它。 – JackOLantern

是的，我知道它，但即時通訊問，因爲我想知道是否有任何其他方式來做到這一點，我想避免C，但我認爲我將不得不這樣做 –

Arrayfun並用gpuArray bsxfun工作：

參見例如：

A = gpuArray.rand(100,2); 
B = A(:,1); 
C = A(:,2); 
bsxfun(@plus,A(:,1),A(:,2)) 
arrayfun(@(x,y)x+y,A(:,1),A(:,2))

來源

2013-07-19 10:13:53 mc2

問題是，在GPU陣列你不能使用一個@函數，它需要一個書面函數。在我的情況下，我想有一個函數arrayfun [ratio（i）] = functionMex（array1，array2，i）我認爲現在它不是可能只有在matlab中，你需要使用mex和cuda內核。或者使用matlab的arrayfire外套，這是不可買的。謝謝 –

Matlab使用共享矩陣數據的GPU/CUDA操作

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