Eu tenho um novo laptop com uma GPU discreta de ponta (GeForce GTX 770M), mas quando planto grandes quantidades de dados (50k + pontos), ele ainda parece bem lento e lento. O Matlab está usando a GPU para renderizar os gráficos? Caso contrário, existe uma maneira de fazê-lo usar a GPU discreta em vez dos gráficos da CPU integrada?
Ele não usará automaticamente a GPU para fazer plotagens normais.
No entanto, se você tiver a caixa de ferramentas de computação paralela e trabalhar com a gpuarray, ela de fato usará automaticamente a GPU para fazer seu gráfico.
Descrito neste boletim da Mathworks: Programação de GPU no MATLAB .
Computação GPU no MATLAB
Antes de continuar com o exemplo da equação de onda, vamos revisar rapidamente como o MATLAB funciona com a GPU.
As operações algébricas FFT, IFFT e linear algébrica estão entre mais de 100 funções MATLAB internas que podem ser executadas diretamente na GPU, fornecendo um argumento de entrada do tipo GPUArray, um tipo de matriz especial fornecido pela Parallel Computing Toolbox. Essas funções ativadas por GPU estão sobrecarregadas - em outras palavras, elas operam de maneira diferente, dependendo do tipo de dados dos argumentos transmitidos a elas.
Verifique este guia:
Suporte de computação de GPU MATLAB para GPUs habilitadas para NVIDIA CUDA
http://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html
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Execute computações MATLAB em GPUs CUDA
O uso do MATLAB para computação em GPU permite acelerar seus aplicativos com GPUs mais facilmente do que usando C ou Fortran. Com a linguagem familiar do MATLAB, você pode tirar proveito da tecnologia de computação CUDA GPU sem ter que aprender os meandros das arquiteturas de GPU ou das bibliotecas de computação de baixo nível da GPU.