这个例子展示了如何使用支持gpu的MATLAB函数来操作gpuArrays。您可以检查您的GPU属性使用gpuDevice函数。

gpuDevice

ans = CUDADevice属性:名称:“GeForce 1080 GTX公司”指数:1 ComputeCapability:“6.1”SupportsDouble: 1 Drive金宝apprVersion: 10.1000 ToolkitVersion: 10.1000 MaxThreadsPerBlock: 1024 MaxShmemPerBlock: 49152 MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64] MaxGridSize: [2.1475 e + 09年65535 65535]SIMDWidth: 32 TotalMemory: 8.5899 e + 09 AvailableMemory:6.9012e+09 MultiprocessorCount: 20 ClockRateKHz: 1733500 ComputeMode: 'Default' GPUOverlapsTransfers: 1 KernelExecutionTimeout: 1 CanMapHostMemory: 1 Device金宝appSupported: 1 DeviceSelected: 1

创建一个行向量，重复从-15到15的值。要将其转移到GPU并创建gpuArray，请使用gpuArray函数。

X = [-15:15 0 -15:15 0 -15:15];gpuX = gpuArray (X);谁gpuX

名称大小字节类属性GPUX 1x95 4 GPUARRAY

要使用GPUARRASE进行操作，请使用启用任何GPU的MATLAB函数。MATLAB会自动在GPU上运行计算。有关更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数。例如，使用组合诊断接头，EXPM.，国防部，圆形的，腹肌,fliplr。

gpuE = expm(diag(gpuX，-1)) * expm(diag(gpuX,1));gpuM =国防部(圆(abs (gpuE)), 2);gpuF = gpuM + fliplr(gpuM);

策划的结果。

ImageC（GPUF）;Colormap（翻转（灰色））;

如果需要将数据从GPU传输回来，请使用收集。收集回CPU可能是昂贵的，并且通常没有必要，除非您需要使用不支持GPUARRAY的函数来使用结果。金宝app

结果=聚集（GPUF）;谁结果

Name Size Bytes Class Attributes result 96x96 73728 double

一般来说，如果你在CPU上运行代码，结果可能会有所不同，这是由于数值精度和GPU和CPU之间的算法差异。在CPU和GPU上的答案都是有效的浮点逼近的真实分析结果，在计算过程中受到了不同的舍入。在这个例子中，结果是整数和圆形的消除四舍五入错误。

这个例子展示了如何使用MATLAB函数和运算符与gpuArrays计算一个函数的积分，使用蒙特卡罗积分方法。

定义样本的点数。函数域中的采样点，间隔[1]在这两个xy坐标，通过创建随机的点兰德函数。要直接在GPU上创建随机数组，请使用兰德功能和指定'gpuarray'。有关更多信息，请参见在GPU上建立阵列。

n = 1 e6;x = 2 *兰德(n, 1,'gpuarray') 1;y = 2 * rand（n，1，'gpuarray') 1;

定义要积分的函数，并用蒙特卡罗积分公式对其进行积分。这个函数近似于 $$\mathrm{\pi .}$$通过对单位圆内的点进行采样。由于代码使用了gpuArrays上启用了GPU的函数和操作符，计算将自动在GPU上运行。您可以使用与MATLAB数组相同的语法执行二进制运算，例如按元素进行乘法。要了解更多关于启用gpu的功能，请参见在GPU上运行MATLAB函数。

f = x。^ 2 + y。^ 2 <= 1;结果= 4 * 1 / n * f'*（n，1，'gpuarray'）

结果= 3.1403

这个例子展示了如何使用支持gpu的MATLAB函数来计算一个著名的数学结构:Mandelbrot集合。检查您的GPU使用gpuDevice函数。

定义参数。Mandelbrot算法在实部和虚部组成的网格上迭代。下面的代码定义了迭代次数、网格大小和网格限制。

maxIterations = 500;gridSize = 1000;Xlim = [-0.748766713922161， -0.748766707771757];Ylim = [0.123640844894862, 0.123640851045266];

你可以使用gpuArray功能，将数据传输到GPUgpuArray，也可以直接在GPU上创建阵列。gpuArray提供GPU版本的许多功能，您可以使用这些功能创建数据阵列，例如linspace。有关更多信息，请参见直接创建GPU阵列。

xlim x = gpuArray.linspace (xlim (1), (2), gridSize);ylim y = gpuArray.linspace (ylim (1), (2), gridSize);谁xy

Name Size Bytes Class Attributes x 1x1000 4 gpuArray y 1x1000 4 gpuArray

许多MATLAB函数支持gpuArrays。金宝app当您为任何启用了GPU的函数提供gpuArray参数时，该函数将在GPU上自动运行。有关更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数。为算法创建一个复杂的网格，并创建数组数的结果。要在GPU上直接创建该阵列，请使用的函数,并指定'gpuarray'。

[xGrid，ygrid] = meshgrid（x，y）;z0 =复合物（Xgrid，Ygrid）;count = =（大小（z0），'gpuarray'）;

下面的代码使用使能gpu的函数实现了Mandelbrot算法。因为代码使用了gpuArrays，所以计算发生在GPU上。

z = z0;为n = 0：maxIterations z = z。* z + z0;内部= abs（z）<= 2;count =内部计数+;结束数=日志(数);

完成计算时，请绘制结果。

Imagesc (x,y,count) colormap([jet();flipud(jet());0 0 0]);轴从