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GPU 計算
コードを GPU で実行して高速化する
コードを高速化するには、まずプロファイリングとベクトル化を試します。詳細については、パフォーマンスとメモリを参照してください。プロファイリングとベクトル化の後、コンピューターの GPU を使用した計算の高速化も試すことができます。使用するすべての関数が GPU でサポートされる場合は、単純に gpuArray を使用して入力データを GPU に転送し、gather を呼び出して出力データを GPU から取得できます。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。
カテゴリ
- MATLAB での GPU 計算
基本の GPU 計算を使用してコードを高速化する
- GPU CUDA および MEX プログラミング
高度な GPU CUDA および MEX プログラミングを使用してコードをさらに高速化する
注目の例
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