GPU コンピューティング

MATLAB^® 関数を GPU で実行してコードを高速化できます。使用する関数が GPU 実行をサポートする場合は、単純に gpuArray を使用して入力データを GPU に転送できます。GPU コンピューティングを始めるには、GPU での MATLAB 関数の実行を参照してください。

深層学習向けに、MATLAB は複数の GPU の自動並列処理をサポートしています。MATLAB による複数の GPU での深層学習 (Deep Learning Toolbox)を参照してください。

関数 gpuDevice を使用して GPU を選択および検査するか、関数 gpuDeviceTable を使用して複数の GPU を検査することができます。

GPU で MATLAB 関数を実行してもコードを十分に高速化できない場合や、GPU CUDA^® の高度な機能を使用する場合は、独自の CUDA コードを記述し、mexcuda を使用して実行可能な MEX ファイルを生成するか、parallel.gpu.CUDAKernel を使用して実行可能なカーネルを生成することにより、MATLAB でコードを実行できます。