如何让MATALAB的程序在GPU上运行

第一步芦改：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速功能

第二步：CPU和GPU之间的数据交换，大致有如下几个函数和陪族判功能：

（1）、将数据从CPU中搬入GPU，函数：gpuArray，用法 M = gpuArray(M)；

（2）、在GPU中计算完成后，将数据搬出到CPU存储，穗液函数：gather，用法M=gather(M)。

以联想G400 笔记本为例，显卡为AMD品牌。设置使用独立显卡 *** 作方法如下：

1、鼠标右键点击桌面空白区域，然后现在“显示卡属性”。

2、在显示卡属性设置中选择“可切换显卡全局设置”。

3、然后在全局应用设置程序中选择“高性能”，则笔记本会切换到独立显卡。可以设置使用电池时和接通电源时都使用“高性能”也可以根据使用需求设置只在接通电源时使用“高性能”。

独立显卡是将显示芯片及相关器件制作成宴喊一个独立于电脑主板的板卡，成为专业的图像处理硬件设备。

其性能远比板载显卡优越，不仅可用于一般性的工作，还具有完善的2D效果和很强的3D水平，因此常应用于台式机和笔记本电脑，应用于台粗弯式机的独立显卡的接口形式为AGP和PCI-E，应用于笔记本电脑的独立显卡按接口形式可岩祥闷以分为nVidia公司开发的MXM接口独立显卡和ATI公司开发的AXOM接口独立显卡。

GPU执行的是简单但计算量大的应用时才有优势，而CPU在计算复杂的数据时有优势。

因此如果某个程序在GPU上的运行速度不如CPU上快，只是消握应用或程序本身就决定了。

GPU的优势如下：

（1）计算密集型的程序。所谓计手桥胡算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有毕拦延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。

（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

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