複数の GPU での MATLAB 関数の実行

単一の GPU の使用

単一の GPU 上で計算を実行するには、gpuArrayオブジェクトを GPU 対応 MATLAB 関数の入力として使用します。GPU 対応関数の詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行を参照してください。

増加率 r と人口 x を定義する GPU 配列を作成します。gpuArray オブジェクトの作成の詳細については、GPU での配列の確立を参照してください。

N = 1000;
r = gpuArray.linspace(0,4,N);
x = rand(1,N,"gpuArray");

単純なアルゴリズムを使用してロジスティック マップを反復します。このアルゴリズムでは GPU 対応の演算子を gpuArray 入力データに使用しているため、計算は GPU で実行されます。

numIterations = 1000;
for n=1:numIterations
    x = r.*x.*(1-x);
end

計算の完了後、人口に対して増加率をプロットします。

plot(r,x,'.');

さらに高いパフォーマンスが必要な場合、GPU 配列はいくつかのオプションをサポートしています。そのリストについては、関数gpuArrayのページを参照してください。たとえば、この例のアルゴリズムは GPU 配列の要素単位の演算のみを行っているため、関数arrayfunを使用して GPU 用にそれらの演算をプリコンパイルできます。

parfor による複数の GPU の使用

parforループを使用して for ループの反復を複数の並列ワーカーに分散できます。計算で GPU 対応関数を使用している場合、計算はワーカーの GPU で実行されます。たとえば、モンテカルロ法を使用して人口の変化をランダムにシミュレートする場合、シミュレーションは parfor ループを使用して複数の GPU で並列に計算されます。

parpoolを使用して、使用可能な GPU と同じ数のワーカーをもつ並列プールを作成します。使用可能な GPU の数を調べるには、関数gpuDeviceCountを使用します。既定で、MATLAB は最高のパフォーマンスを得るために各ワーカーに異なる GPU を割り当てます。並列プールにおける GPU の選択の詳細については、並列プールにおける複数の GPU の使用を参照してください。

numGPUs = gpuDeviceCount("available");
parpool(numGPUs);

Starting parallel pool (parpool) using the 'Processes' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 2).

シミュレーション回数を定義し、各シミュレーションの人口ベクトルを格納する配列を GPU 内に作成します。

numSimulations = 100;
X = zeros(numSimulations,N,"gpuArray");

parfor ループを使用して、プール内のワーカーにシミュレーションを分散します。ループ内のコードにより初期の人口のランダムな gpuArray が作成され、それに対してロジスティック マップが反復されます。このコードは GPU 対応の演算子を gpuArray 入力データに使用するため、計算は自動的にワーカーの GPU で実行されます。

parfor i = 1:numSimulations
    X(i,:) = rand(1,N,"gpuArray");
    for n=1:numIterations
        X(i,:) = r.*X(i,:).*(1-X(i,:));
    end
end

計算の完了後、すべてのシミュレーションの結果をプロットします。それぞれの色は異なるシミュレーションを表します。

figure
plot(r,X,'.');

既定の基本設定では、parpoolはプロセス ワーカーの並列プールを起動します。プロセス ワーカーでコードを並列実行すると、データが各ワーカーにコピーされ、GPU 配列を処理するときに大量の GPU メモリが使用されることがよくあります。これに対し、スレッド ワーカーではメモリを共有できます。メモリ使用量を削減してデータ転送コストを低減するには、parpool("Threads") を呼び出してスレッド ワーカーの並列プールを使用します。スレッド ワーカーは、プロセス ワーカーで使用できる関数のサブセットのみをサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境またはプロセスベースの環境の選択を参照してください。

計算をさらに細かく制御する必要がある場合は、より高度な並列機能を使用できます。たとえば、parallel.pool.DataQueueを使用して計算中にワーカーからデータを送信できます。例は、parfor を使用したパラメーター スイープ中のプロットを参照してください。

再現可能な一連の乱数を発生させる場合は、ワーカーの GPU での乱数発生を制御できます。詳細については、GPU 上の乱数ストリームを参照してください。

parfeval による複数 GPU の非同期の使用

parfevalを使用すると、並列プール ワーカーで計算を非同期で実行できます。計算で GPU 対応関数を使用している場合、計算はワーカーの GPU で実行されます。たとえば、複数の GPU 上でモンテカルロ シミュレーションを非同期で実行することができます。

ワーカーでの計算完了後の計算結果を保持するために、Future オブジェクトを使用します。各シミュレーションの結果用に Future オブジェクトの配列を事前に割り当てます。

f(numSimulations) = parallel.FevalFuture;

parfeval を使用して計算を実行するには、それらを関数内に配置しなければなりません。たとえば、myParallelFcn には単一のシミュレーションのコードが含まれています。

type myParallelFcn

function x = myParallelFcn(r)
    N = 1000;
    x = gpuArray.rand(1,N);
    numIterations = 1000;
    for n=1:numIterations
        x = r.*x.*(1-x);
    end
end

for ループを使用してシミュレーションをループし、parfeval を使用して並列プール内のワーカーでシミュレーションを非同期で実行します。myParallelFcn は GPU 対応関数を gpuArray に使用するため、それらの関数はワーカーの GPU で実行されます。parfeval は計算を非同期で実行するため、MATLAB はブロックされず、計算の実行中も作業を続行できます。

for i=1:numSimulations
    f(i) = parfeval(@myParallelFcn,1,r);
end

結果の準備ができたときにそれを parfeval から収集するには、Future オブジェクトに対してfetchOutputsまたはfetchNextを使用できます。また、afterEachまたはafterAllを使用して、結果の準備ができたとき、その結果に対し自動的に関数を呼び出すこともできます。たとえば、各シミュレーションの完了直後にその結果をプロットするには、Future オブジェクトに対して afterEach を使用します。それぞれの色は異なるシミュレーションを表します。

figure
hold on
afterEach(f,@(x) plot(r,x,'.'),0);

クラスターでの複数の GPU の使用

複数の GPU をもつクラスターを使用できる場合は、計算をスケール アップすることができます。関数parpoolを使用して、クラスター上の並列プールを起動します。これにより、parfor ループ、parfeval などの並列機能がクラスター ワーカーで実行されます。計算で gpuArray 入力データに GPU 対応関数を使用する場合、それらの関数はクラスター ワーカーの GPU で実行されます。クラスター機能は、プロセスベースの環境でのみサポートされています。クラスター上での並列機能の実行の詳細については、デスクトップからクラスターへのスケール アップを参照してください。