GPU アルゴリズムの高速化

基本的な GPU コンピューティングを使用してコードを高速化する

コードの速度を上げるため、コンピューターの GPU を使用してみることができます。使用するすべての関数が GPU でサポートされている場合、関数 gpuArray を使用するだけで入力データを GPU に転送し、関数 gather を呼び出して GPU から出力データを取得できます。深層学習用に、MATLAB^® では複数の GPU のための自動並列サポートを提供しています。GPU サポートを有効にするには、Parallel Computing Toolbox™ が必要です。

GPU 配列を受け入れる関数の一覧については、関数リスト (GPU 配列) を参照してください。

トピック

GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)
gpuArray 引数を指定して関数を自動的に GPU で実行する。
GPU 計算の要件 (Parallel Computing Toolbox)
NVIDIA^® GPU アーキテクチャのサポート。
複数の GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)
この例では、MATLAB® コードを複数の GPU で並列に実行する方法を説明します。
MATLAB による複数の GPU での深層学習 (Deep Learning Toolbox)
ローカルまたはクラウドで複数の GPU を使用して、深層ニューラルネットワークの学習を高速化します。
Pedestrian and Bicyclist Classification Using Deep Learning (Radar Toolbox)
Classify pedestrians and bicyclists based on their micro-Doppler characteristics using deep learning and time-frequency analysis. (R2021a 以降)
GPU Acceleration of Scalograms for Deep Learning (Wavelet Toolbox)
Use your GPU to accelerate feature extraction for signal classification.