利用cuda加速matlab,使用CUDA加速MATLAB程序

MATLAB十分擅长矩阵计算，如能借助CUDA工具箱调用NVIDIA GPU加速并行运算，能起到如虎添翼的效果。

最简单的调用方法是使用gpuArray()函数数据放到GPU上运算，再用gather()函数将结果取回(前提是运算支持gpuArray类型的变量，目前尝试过的矩阵乘法、求逆、pdist、pdist2函数均支持，可惜进行二次规划的quadprog并不支持。)。

不过，我最初在windows版MATLAB下调用gather()函数经常报错，然后便无法再MATLAB中调用GPU，使用reset(gpuDevice(1)))也还是报错。百度一番之后发现原来是windows系统的显卡超时检测和恢复(TDR)功能惹的祸。关闭TDR的方法是在HKLM\System\CurrentControlSet\Control\GraphicsDrivers下创建Dword值TdrLevel，并赋值为0(https://answers.microsoft.com/zh-hans/windows/forum/windows_7-hardware/win7%E4%B8%AD%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%85%8D%E7%BD%AE/69384e71-5075-4afe-a437-372425c0a3bb?auth=1)

用常用的pdist2函数进行测试：

gpuDevice(1)

A=rand(10000,10000);

B=rand(8000,10000);

tic; C = (pdist2((A),(B))); toc

tic; D = gather(pdist2(gpuArray(A),gpuArray(B))); toc;

结果：

ans =

CUDADevice - 属性:

Name: 'GeForce GTX 1050'

Index: 1

ComputeCapability: '6.1'

SupportsDouble: 1

DriverVersion: 9.1000

ToolkitVersion: 8

MaxThreadsPerBlock: 1024

MaxShmemPerBlock: 49152

MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]

MaxGridSize: [2.1475e+09 65535 65535]

SIMDWidth: 32

TotalMemory: 4.2950e+09

AvailableMemory: 3.4824e+09

MultiprocessorCount: 5

ClockRateKHz: 1493000

ComputeMode: 'Default'

GPUOverlapsTransfers: 1

KernelExecutionTimeout: 0

CanMapHostMemory: 1

DeviceSupported: 1

DeviceSelected: 1

时间已过 161.138259 秒。

时间已过 41.843864 秒。可见GPU执行pdist2这种高度并行化的运算效率高出不少。

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