Поддержка графического процессора релизом
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.
Поддерживаемые графические процессоры
Чтобы видеть поддержку NVIDIA® архитектуры 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.
– Поддержка Кеплера и Максвелла архитектуры графического процессора будет удалена в будущем релизе. В то время использование графического процессора с MATLAB потребует, чтобы устройство графического процессора с вычислило возможность 6.0 или больше. В R2020a Кеплере и Максвелле все еще поддержаны графические процессоры. MATLAB генерирует предупреждение в первый раз, когда вы используете Кеплера или Максвелла графический процессор.
cc числа показывают вычислить возможность архитектуры графического процессора. Чтобы проверять ваш графический процессор, вычислите возможность, смотрите ComputeCapability в выходе gpuDevice функция. В качестве альтернативы 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) | Версия инструментария CUDA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2020a |
|
|
|
|
| 10.1 | ||
| R2019b |
|
|
|
|
| 10.1 | ||
| 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 |
Инструментарий CUDA
Если вы хотите использовать объекты CUDAKernel или GPU Coder использования, 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 и используйте объекты CUDAKernel или используйте GPU Coder. | Установите версию Инструментария CUDA, поддержанного вашим релизом MATLAB. |
Для получения дополнительной информации о генерации кода CUDA в MATLAB, смотрите, что MEX-функции Запуска Содержат Код CUDA и Запуск 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).
Увеличьте размер кэша CUDA
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 к минимуму 536870912 (512 Мбайт). Для справки, устанавливающей переменную окружения, смотрите этот пример: Установите Переменную окружения MATLABPATH (MATLAB).