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2つの行列の和のよう​な簡単な計算をGPU​で行っても高速化でき​ないのはなぜですか?

MathWorks Support Team さんによって質問されました 2013 年 12 月 19 日
最新アクティビティ MathWorks Support Team さんによって 回答されました 2013 年 12 月 19 日
大きなサイズの2つの行列をRANDNで作成し、それらの和を求める計算の所要時間を計測しましたが、CPUで計算した場合とGPUで計算した場合で大きな違いはありませんでした。
CPUでの計算のためのプログラムは以下の通りです。
size = 10000;
tic
x = rand(size);
y = rand(size);
z = x + y;
toc
一方、GPUでの計算のためのプログラムは以下の通りです。
size = 10000;
tic
xm = gpuArray(rand(size));
ym = gpuArray(rand(size));
zm = xm + ym;
toc

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1 件の回答

回答者: MathWorks Support Team 2013 年 12 月 19 日
 採用された回答

2つの行列の和を求める演算はコンピュータの負荷はさほど大きくありません。このためGPUを使用してもその効果はほとんどありません。むしろデータの転送等の負荷の分、所要時間が長くなる場合もあります。
複雑な計算の場合はGPUの効果が期待できます。
たとえば、以下のようなプログラムをCPUで実行します。
 
size = 10000;
tic
x = rand(size);
X = fft(x) ;
toc
結果:
Elapsed time is 5.020353 seconds.
GPUの場合、以下のコードが等価となります。
size = 10000;
tic
xm = gpuArray(rand(size));
Xm = fft(xm) ;
toc
結果:
Elapsed time is 0.042515 seconds.

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