在 Matlab 中使用 GPU 进行并行计算答案

【问题标题】：Using the GPU for parallel computing in Matlab在 Matlab 中使用 GPU 进行并行计算
【发布时间】：2015-08-21 10:01:54
【问题描述】：

我已经到了一个阶段，我的数组变得庞大，单个函数需要大约 2 天的时间来计算。

我正在处理图像并使用kmeans 和gmm - fitgmdist。

我有一个带有 Nvidia Tesla GPU 的工作站，它在受支持的列表中，我想利用它们的处理能力来帮助加快我的工作。

查看文档，我了解到，为了使用 GPU 函数，我所要做的就是首先将传递给函数的数组传递给 GPU。即

model_feats = get_feats(all_imges);
kmeans = kmeans(model_feats, gaussians, 'EmptyAction','singleton', 'MaxIter',1000);
gmm{i} = fitgmdist(model_feats, 128, 'Options',statset('MaxIter',1000), ...
            'CovType','diagonal', 'SharedCov',false, 'Regularize',0.01, 'Start',cInd);

我所有的处理时间都被这两个函数占用了。所以如果我要使用 GPU 内核，我所要做的就是使用gpuArray 函数吗？比如上面会变成：

temp_feats = get_feats(all_imges);
model_feats = gpuArray(temp_feats);

kmeans = kmeans(model_feats, gaussians, 'EmptyAction','singleton', 'MaxIter',1000);
gmm{i} = fitgmdist(model_feats, 128, 'Options',statset('MaxIter',1000), ...
            'CovType','diagonal', 'SharedCov',false, 'Regularize',0.01, 'Start',cInd);

这行得通吗？首先将数组传递给gpuArray，它是否适用于任何函数？

附：对不起，我不得不在这里问，而不是自己尝试，但我确实这样做了目前无法访问工作站，但我可以请求访问给它。在我请求访问它之前，我想确定我的脚本将与 gpuArray 一起使用。

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing cuda parallel-processing

【解决方案1】：

很遗憾，简而言之，您的问题的答案是否定的，它不会起作用。

matlab GPU 支持几乎是部分的。当前支持的接受 gpuArray 输入的函数在：http://de.mathworks.com/help/distcomp/run-built-in-functions-on-a-gpu.html

因此，据我了解，由于 kmeans 不在列表中，因此它应该不起作用。如果我错了，请有人纠正我。

但另一方面，如果您进行 google 搜索，您可以在 GPU 上看到 kmeans 的 3rd 方 matlab 实现。由于我不能授予代码质量，我不会发布链接。

祝你好运！

【讨论】：