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有人能说出为什么 Arrayfun 比 GPU 上的 for 循环快得多吗？（不在 CPU 上，实际上 For 循环在 CPU 上更快）

阵列乐趣：

x = parallel.gpu.GPUArray(rand(512,512,64));
count = arrayfun(@(x) x^2, x);

和等效的 For 循环：

for i=1:size(x,1)*size(x,2)*size(x,3)
  z(i)=x(i).^2;        
end

可能是因为 For 循环在 GPU 上不是多线程的吗？谢谢。

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我不认为你的循环是等价的。似乎您正在将数组中的每个元素与您的CPU 实现平方，但对arrayfun执行某种计数。

无论如何，我认为您正在寻找的解释如下：

在 GPU 上运行时，您的代码可以在功能上进行分解——在这种情况下为每个数组单元——并分别平方。这没关系，因为对于给定i的 ， 的值[cell_i]^2不依赖于其他单元格中的任何其他值。最有可能发生的情况是将数组分解为S个缓冲区，其中S是您的 GPU 拥有的流处理单元的数量。然后每个单元计算其缓冲区每个单元格中数据的平方。结果被复制回原始数组，并将结果返回给计数。

现在不用担心，如果您正在计算看起来 *array_fun* 实际正在做的事情，类似的事情正在发生。该算法最有可能将数组划分为类似的缓冲区，而不是对每个单元格进行平方，而是将这些值相加。您可以将第一步的结果视为一个较小的数组，可以递归地应用相同的过程来计算新的总和。

于 2012-04-14T04:44:11.717 回答
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根据此处的参考页面http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/distcomp/arrayfun.html，“传入用于评估的 MATLAB 函数为 GPU 编译，然后在 GPU 上执行”。在显式for循环版本中，每个操作都在 GPU 上单独执行，这会产生开销 - 该arrayfun版本是一个 GPU 内核调用。

于 2012-04-16T08:24:45.433 回答