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或者如何将 Parfor 循环转换为 gpuArray 操作？

手头的问题：对大型数据矩阵的按列操作，通过 parfor 分配给多个 CPU（工作程序）。

data = 1000 x 200 matrix
[nrows, ncols] = size(data)
parfor ix = 1:ncols
     workerData = data(:,ix);
     colwiseResult(ix) = function(workerData,params);
end

现在，如何有效地利用 GPU 呢？特别是因为问题需要扩展到 1000x1000 矩阵（以及更多）

dataGPU = gpuArray(data);

但我没有找到一种更简单的在 GPU 上进行按列操作的方法。诸如 arrayfun 或 bsxfun 之类的函数逐个元素地操作，这不是我感兴趣的。由于这些是微不足道的并行任务，因此在 GPU 中利用多个处理器可能是理想的（并且避免了 parfor 等的困扰，）

（实际上，我正在执行一个似然计算，使用 Workers 内部的 for 循环在列向量上的每个数据点上逐步进行矩阵对角化、指数和乘积）。已检查所有这些操作是否都具有 gpu 重载）

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你看过这个教程吗？

http://www.mathworks.ch/videos/introduction-to-gpu-computing-with-matlab-68770.html

请先检查您是否可以使用您的 GPU，因为并非所有 GPU 都受支持。之后，您可以将变量传递给您的 GPU，或者您可以将 GPU 包含到您的 parfor 循环中，如下所示：

parfor ix = 1:10
gd=gpuDevice;
end

归根结底，使用一个 GPU 并不是一个很大的优势。请提供有关您的工作站的更多详细信息以获取更多信息。

于 2013-08-05T14:22:19.630 回答