Matlab - высокая параллельность Задачи в процессорах или графических процессорах

Question

Или как преобразовать циклы Parfor в операции gpuArray?

Проблема: операция с колонками на большой матрице данных, распределенная между несколькими процессорами (рабочими) через парформу.

data = 1000 x 200 matrix 
[nrows, ncols] = size(data) 
parfor ix = 1:ncols 
    workerData = data(:,ix); 
    colwiseResult(ix) = function(workerData,params); 
end 

Теперь, как можно эффективно использовать графические процессоры? тем более, что проблема должна масштабироваться до 1000х1000 матриц (& больше)

dataGPU = gpuArray(data); 

Но я не найти более легкий способ сделать колонки мудрыми операций на GPU. Такие функции, как arrayfun или bsxfun, управляются поэтапно, а это не то, что вас интересует. Поскольку это тривиально параллельные задачи, использование нескольких процессоров в графических процессорах может быть идеальным (& избегает проблем с parfor и т. Д.)

(Ну, фактически, я выполняю расчет правдоподобия, который выполняет матричную диагонализацию, экспоненты & продуктов прогрессивно над каждой точкой данных на векторе столбца, используя цикл for внутри Рабочих). Проверили, что все эти операторы имеют перегрузку gpu)

Answer 1

Вы смотрите этот урок?

http://www.mathworks.ch/videos/introduction-to-gpu-computing-with-matlab-68770.html

Пожалуйста, проверьте сначала, можно ли использовать GPU, так как не все графические процессоры поддерживаются. После этого вы можете передать переменные вашего GPU или вы можете включить графические процессоры в ваш parfor петли так:

parfor ix = 1:10 
gd=gpuDevice; 
end 

В конце дня, используя один GPU не является большим преимуществом. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, дайте более подробную информацию о своей рабочей станции.