Matlab GPU arrayfun 共享变量答案

【问题标题】：Matlab GPU arrayfun shared variableMatlab GPU arrayfun 共享变量
【发布时间】：2012-11-16 10:49:14
【问题描述】：

我正在使用 matlab GPU 计算 与函数 arrayfun 和 gpuArray 对象对我的函数上的 gpuArray 变量的元素执行逐元素函数：

[ output ] = MyFunc( element, SharedMatrix )
//
// Process element with Shared Matrix
//
end

我的代码是这样的：

SharedMatrix = magic(5000); %Large Memory Object
SharedMatrix = gpuArray(SharedMatrix);
elements = magic(5);
gpuElements = gpuArray(elements );
//Error on next line, SharedMatrix object must be a scaler.
result = arrayfun(@MyFunc,gpuElements,SharedMatrix);

听说全局变量不能用于GPU计算。

有没有办法通过arrayfun 做到这一点？

【问题讨论】：

您还需要将 SharedMatrix 转换为 gpuArray。
即使我这样做了，它也会逐个元素地处理它，而不是作为一个整体矩阵。它需要与 gpuElements 矩阵具有相同的维度

标签： matlab matlab parallel-processing shared-memory gpgpu

【解决方案1】：

使用最新版本的 Parallel Computing Toolbox，这可以通过将嵌套函数与 arrayfun 结合使用来完成，例如：

function result = gpueg()

largeArray = gpuArray.rand(5000);

smallArray = magic(5);

    function out = myNestedFcn(in)
    % nested function accesses 'smallArray'    
        element = ceil(in * 25);
        out = smallArray(element);
    end

result = arrayfun(@myNestedFcn, largeArray);

end

【讨论】：

【解决方案2】：

arrayfun 目前要求所有输入的大小（或标量）兼容，并且以元素方式完成处理。

另外，Matlab 中的Parallel Computing Toolbox 不支持Global Variables，所以不能使用Parallel Computing Toolbox。

【讨论】：

【解决方案3】：

也许你可以使用handle class:

classdef VarByRefContainer < handle
    properties
        val = [];
    end
end

handle = VarByRefContainer;
handle.val = SharedMatrix;
cellfun(@myfun, {handle, handle, handle});

另见this question。

【讨论】：