Чтобы использовать ваш графический процессор с MATLAB®, необходимо установить недавний графический драйвер. Лучшая практика состоит в том, чтобы гарантировать, что у вас есть последний драйвер для вашего устройства. Установка драйвера достаточна для большей части использования графических процессоров в MATLAB, включая gpuArray и поддерживающие графический процессор функции MATLAB. Можно загрузить последние драйверы для устройства графического процессора при Загрузках Драйвера NVIDIA.
Чтобы видеть поддержку NVIDIA® архитектура графического процессора релизом MATLAB, консультируйтесь со следующей таблицей.
– Встроенная бинарная поддержка.
– Поддерживаемый прямой совместимостью NVIDIA (требует перекомпиляции). Релиз MATLAB был создан, прежде чем эта архитектура графического процессора была доступна. Драйвер CUDA® должен перекомпилировать библиотеки GPU, потому что ваше устройство более свежо, чем библиотеки. В первый раз, когда вы получаете доступ к графическому процессору из MATLAB, компиляция может занять несколько минут. Увеличьте размер кэша CUDA, чтобы предотвратить повторение этой задержки. Для инструкций смотрите Увеличение Размер кэша CUDA.
cc числа показывают вычислить возможность архитектуры графического процессора. Чтобы проверять ваш графический процессор, вычислите возможность, смотрите ComputeCapability в выводе функции gpuDevice. Также см. графические процессоры CUDA (NVIDIA).
| Релиз MATLAB | Тьюринг (cc7.5) | Вольта (cc7.0, cc7.2) | Паскаль (cc6.x) | Максвелл (cc5.x) | Кеплер (cc3.x) | Ферми (cc2.x) | Tesla (cc1.3) | Инструментарий CUDA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2019a |
|
|
|
|
| 10.0 | ||
| R2018b |
|
|
|
|
| 9.1 | ||
| R2018a |
|
|
|
|
| 9.0 | ||
| R2017b |
|
|
|
|
|
| 8.0 | |
| R2017a |
|
|
|
|
|
| 8.0 | |
| R2016b |
|
|
|
|
|
| 7.5 | |
| R2016a |
|
|
|
|
|
| 7.5 | |
| R2015b |
|
|
|
|
|
| 7.0 | |
| R2015a |
|
|
|
|
|
| 6.5 | |
| R2014b |
|
|
|
|
|
| 6.0 | |
| R2014a |
|
|
|
|
|
|
| 5.5 |
| R2013b |
|
|
|
|
|
|
| 5.0 |
| R2013a |
|
|
|
|
|
|
| 5.0 |
| R2012b |
|
|
|
|
|
|
| 4.2 |
| R2012a |
|
|
|
|
|
|
| 4.0 |
| R2011b |
|
|
|
|
|
|
| 4.0 |
| R2011a |
|
|
|
|
|
|
| 3.2 |
| R2010b |
|
|
|
|
|
|
| 3.1 |
Если вы хотите создать включенные MEX-функции своего собственного CUDA с помощью mexcuda, используйте объекты ядра CUDA или используйте GPU Coder, необходимо установить Инструментарий CUDA. Инструментарий CUDA содержит библиотеки CUDA и инструменты для компиляции.
| Задача | Требования |
|---|---|
Используйте | Получите последний графический драйвер при Загрузках Драйвера NVIDIA. Вам не нужен инструментарий CUDA также. |
Создайте включенные MEX-функции CUDA или объекты CUDAkernal с помощью | Установите версию Инструментария CUDA, поддержанного вашим релизом MATLAB. |
Для получения дополнительной информации о генерации кода CUDA в MATLAB, смотрите, что MEX-функции Выполнения Содержат Код CUDA и Выполнение CUDA или Код PTX по графическому процессору. Не все компиляторы, поддержанные Инструментарием CUDA, поддерживаются в MATLAB.
Для получения дополнительной информации об Инструментарии CUDA и загружать вашу поддерживаемую версию, см. Архив Инструментария CUDA (NVIDIA).
Если ваша архитектура графического процессора не имеет встроенной бинарной поддержки в вашем релизе MATLAB, графический драйвер должен скомпилировать и кэшировать библиотеки GPU. Этот процесс может занять несколько минут в первый раз, когда вы получаете доступ к графическому процессору из MATLAB. Чтобы увеличить размер кэша CUDA, чтобы предотвратить повторение этой задержки, установите переменную окружения CUDA_CACHE_MAXSIZE на минимум 536870912 (512 Мбайт). Для справки, устанавливающей переменную окружения, смотрите этот пример: Установите Переменную окружения MATLABPATH (MATLAB).
