GPU Programming in MATLAB (PDF, 2016)

资 源 简 介

GPU Programming in MATLAB (PDF, 2016)

详 情 说 明

MATLAB从早期版本就开始支持GPU加速计算，2016年的技术文档详细介绍了如何利用MATLAB进行GPU编程的核心方法。通过将计算任务转移到GPU上执行，可以显著加速数值计算和矩阵运算，尤其适合大规模数据处理和复杂算法。

在MATLAB中，GPU编程主要通过将数据转换为GPU数组对象来实现。基本的流程包括：首先将数据从CPU内存传输到GPU显存，然后在GPU上执行计算，最后将结果传回CPU。MATLAB提供了内置函数来简化这一过程，例如`gpuArray`函数可以将普通数组转换为GPU数组，而`gather`函数则用于将结果从GPU取回CPU。

对于常见的数学运算和线性代数操作，如矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）等，MATLAB会自动调用优化的GPU内核，无需用户手动编写CUDA代码。此外，MATLAB还支持通过`arrayfun`对元素级操作进行并行化处理，进一步提升性能。

2016年的文档还介绍了如何利用MATLAB的并行计算工具箱结合GPU加速，在处理大规模仿真、深度学习或图像处理任务时实现更高效的计算。虽然如今GPU计算技术已有更多进展，但该文档仍是理解MATLAB早期GPU编程能力的重要参考。