在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置

在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置

MATLAB提供了强大的GPU计算功能，可以显著加速数值计算和深度学习任务。以下是使用GPU加速计算以及配置多GPU的方法：

一、基本GPU加速使用

1. 检查GPU可用性

gpuDeviceCount % 查看可用GPU数量
gpuDevice % 显示当前GPU设备信息

2. 将数据传输到GPU

% 将CPU数据转移到GPU
A_cpu = rand(1000,1000);
A_gpu = gpuArray(A_cpu);

% 直接在GPU上创建数组
B_gpu = gpuArray.rand(1000,1000);

3. 执行GPU计算

% GPU上的矩阵乘法
C_gpu = A_gpu * B_gpu;

% 将结果传回CPU
C_cpu = gather(C_gpu);

二、多GPU配置与使用

1. 选择特定GPU设备

% 选择第一个GPU
gpuDevice(1);

% 选择第二个GPU
gpuDevice(2);

2. 并行计算工具箱中的多GPU支持

% 检查并行池是否开启
if isempty(gcp('nocreate'))
    parpool('local', 2); % 开启2个工作进程
end

spmd
    % 每个工作进程选择一个不同的GPU
    gpuDevice(labindex);
    
    % 在每个GPU上执行计算
    data = gpuArray.rand(1000,1000);
    result = data * data';
    
    % 将结果传回CPU
    gatheredResult = gather(result);
end

3. 数据并行处理（适用于深度学习）

% 设置并行环境
parpool('local', gpuDeviceCount);

% 在深度学习训练中使用多GPU
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'ExecutionEnvironment', 'multi-gpu', ...
    'WorkerLoad', ones(1, gpuDeviceCount));

三、高级技巧

1. 异步计算

% 启动异步GPU计算
A_gpu = gpuArray.rand(1000);
B_gpu = gpuArray.rand(1000);
wait(gpuDevice); % 等待之前的操作完成
kernel = parallel.gpu.CUDAKernel('myKernel.ptx', 'myKernel.cu');
result = feval(kernel, A_gpu, B_gpu, size(A_gpu,1));

2. 优化GPU内存使用

reset(gpuDevice); % 重置GPU并清除内存

3. 使用GPU加速函数

MATLAB许多内置函数支持GPU加速，如：

• fft, ifft (傅里叶变换)
• mtimes (矩阵乘法)
• pagefun (对数组页面的批量操作)

四、注意事项

1. 不是所有MATLAB操作都支持GPU加速，使用前请查阅文档
2. 数据传输（CPU↔GPU）可能成为瓶颈，尽量减少传输次数
3. 多GPU编程需要考虑负载均衡和数据同步问题
4. 深度学习工具箱(TrainingOptions)内置多GPU支持，通常比手动实现更高效

通过合理使用GPU加速，MATLAB中的计算密集型任务可以获得显著的性能提升，特别是对于大规模矩阵运算和深度学习应用。