在MATLAB中使用GPU加速計算及多GPU配置

MATLAB提供了強大的GPU計算功能，可以顯著加速數值計算和深度學習任務。以下是使用GPU加速計算以及配置多GPU的方法：

一、基本GPU加速使用

1. 檢查GPU可用性

gpuDeviceCount % 查看可用GPU數量
gpuDevice % 顯示當前GPU設備信息

2. 將數據傳輸到GPU

% 將CPU數據轉移到GPU
A_cpu = rand(1000,1000);
A_gpu = gpuArray(A_cpu);% 直接在GPU上創建數組
B_gpu = gpuArray.rand(1000,1000);

3. 執行GPU計算

% GPU上的矩陣乘法
C_gpu = A_gpu * B_gpu;% 將結果傳回CPU
C_cpu = gather(C_gpu);

二、多GPU配置與使用

1. 選擇特定GPU設備

% 選擇第一個GPU
gpuDevice(1);% 選擇第二個GPU
gpuDevice(2);

2. 并行計算工具箱中的多GPU支持

% 檢查并行池是否開啟
if isempty(gcp('nocreate'))parpool('local', 2); % 開啟2個工作進程
endspmd% 每個工作進程選擇一個不同的GPUgpuDevice(labindex);% 在每個GPU上執行計算data = gpuArray.rand(1000,1000);result = data * data';% 將結果傳回CPUgatheredResult = gather(result);
end

3. 數據并行處理（適用于深度學習）

% 設置并行環境
parpool('local', gpuDeviceCount);% 在深度學習訓練中使用多GPU
options = trainingOptions('sgdm', ...'ExecutionEnvironment', 'multi-gpu', ...'WorkerLoad', ones(1, gpuDeviceCount));

三、高級技巧

1. 異步計算

% 啟動異步GPU計算
A_gpu = gpuArray.rand(1000);
B_gpu = gpuArray.rand(1000);
wait(gpuDevice); % 等待之前的操作完成
kernel = parallel.gpu.CUDAKernel('myKernel.ptx', 'myKernel.cu');
result = feval(kernel, A_gpu, B_gpu, size(A_gpu,1));

2. 優化GPU內存使用

reset(gpuDevice); % 重置GPU并清除內存

3. 使用GPU加速函數

MATLAB許多內置函數支持GPU加速，如：

• fft, ifft (傅里葉變換)
• mtimes (矩陣乘法)
• pagefun (對數組頁面的批量操作)

四、注意事項

1. 不是所有MATLAB操作都支持GPU加速，使用前請查閱文檔
2. 數據傳輸（CPU?GPU）可能成為瓶頸，盡量減少傳輸次數
3. 多GPU編程需要考慮負載均衡和數據同步問題
4. 深度學習工具箱(TrainingOptions)內置多GPU支持，通常比手動實現更高效

通過合理使用GPU加速，MATLAB中的計算密集型任務可以獲得顯著的性能提升，特別是對于大規模矩陣運算和深度學習應用。