Чтобы воспользоваться преимуществами производительности, предоставляемыми современным графическим процессором (GPU), определенные функции Toolbox™ обработки изображений были включены для выполнения операций обработки изображений на GPU. Это может обеспечить ускорение графического процессора для сложных рабочих процессов обработки изображений. Эти методы могут быть реализованы исключительно или в комбинации для удовлетворения проектных требований и целей производительности.
Для запуска кода обработки изображений на графическом процессоре (GPU) необходимо иметь программное обеспечение Parallel Computing Toolbox™. Чтобы выполнить поддерживаемую операцию обработки изображений на графическом процессоре, выполните следующие действия.
Переместите данные из CPU в графический процессор. Используйте gpuArray Функция (Parallel Computing Toolbox) для передачи массива из MATLAB ® в графический процессор. Дополнительные сведения см. в разделе Создание массивов графических процессоров на основе существующих данных (панель инструментов параллельных вычислений).
Выполните операцию обработки изображения на GPU. Список всех функций панели инструментов с поддержкой графического процессора см. в разделе Функции, поддерживающие вычисления графического процессора.
Переместите данные обратно на CPU из графического процессора. Используйте gather Функция (Parallel Computing Toolbox) позволяет извлекать массив из графического процессора и переносить массив в рабочую область MATLAB как обычный массив MATLAB.
При вызове функции с поддержкой графического процессора с использованием хотя бы одной gpuArray (Parallel Computing Toolbox) входной аргумент, затем функция запускается автоматически на графическом процессоре и генерирует gpuArray в результате. Можно смешивать входные данные, используя оба gpuArray и массивы MATLAB в одном вызове функции. В этом случае функция автоматически переносит массивы MATLAB в графический процессор для выполнения.
При работе с графическим процессором обратите внимание на следующее:
Повышение производительности может зависеть от устройства графического процессора.
В результатах, возвращаемых графическим процессором, могут быть небольшие отличия от результатов, возвращаемых ЦП.
Сведения об интеграции пользовательских ядер CUDA непосредственно в MATLAB для ускорения сложных алгоритмов см. в разделе Запуск кода CUDA или PTX на GPU (Parallel Computing Toolbox).
gather(Панель инструментов параллельных вычислений) | gpuArray(Панель инструментов параллельных вычислений)