Могу ли я поделиться памятью между потоками cellfun на GPU?

Question

Как и для this question, я пытаюсь разделить матрицу между потоками cellfun, работающими на графическом процессоре.

Поскольку выполнение GPU не поддерживает глобальные переменные, я думал, что могу определить массив объектов класса handle с ссылкой на общую матрицу, поэтому дескриптор будет передан каждому экземпляру cellfun.

classdef VarByRefContainer < handle 
    properties 
     val = []; 
    end 
end 

handle = VarByRefContainer; 
handle.val = SharedMatrix; 
cellfun(@myfun, {handle, handle, handle}); 

Matlab, кажется, принять это, но там остаются несколько вопросов:

1. Является ли это безопасно? То есть если я параллельно присваиваю значение элементам [1,3,5] и [2,4], существует ли вероятность того, что назначения будут сталкиваться?
2. Является ли это эффективным? То есть класс обработчика может быть сохранен на хосте, и ссылка на память на графическом процессоре может занять много времени. Я бы хотел этого избежать.

Answer 1

я выложу один и тот же ответ здесь, как на другой вопрос - вы можете обмениваться данными с использованием вверх уровня переменных и вложенные функции:

function result = gpueg() 

largeArray = gpuArray.rand(5000); 

smallArray = magic(5); 

    function out = myNestedFcn(in) 
    element = ceil(in * 25); 
    out = smallArray(element); 
    end 

result = arrayfun(@myNestedFcn, largeArray); 

end