Exponenta Banner
exponenta event banner

Ускорение графического процессора

Выполнение функций графического процессора (GPU)

Чтобы воспользоваться преимуществами производительности, предоставляемыми современным графическим процессором (GPU), некоторые функции Wavelet Toolbox™ поддерживают массивы GPU. Эта поддержка требует Toolbox™ параллельных вычислений.

Функции

развернуть все

cwtНепрерывное 1-D вейвлет-преобразование
cwtfilterbankБанк фильтров непрерывного вейвлет-преобразования
scaleSpectrumСредневзвешенный вейвлет-спектр
timeSpectrumУсредненный по времени вейвлет-спектр
wcoherenceВейвлет-когерентность и перекрестный спектр
wtНепрерывное вейвлет-преобразование с набором фильтров
wvdРаспределение Вигнера - Вилля и сглаженное псевдо распределение Вигнера - Вилля
dwtОдноуровневое 1-D дискретное вейвлет-преобразование
dwt2Одноуровневое дискретное 2-D вейвлет-преобразование
dyaddownДиадическое понижение дискретизации
dyadupДиадическая повышающая дискретизация
wavedec1-D вейвлет-декомпозиция
wavedec22-D вейвлет-декомпозиция
wextendУдлинить вектор или матрицу
fftБыстрое преобразование Фурье
ifftОбратное быстрое преобразование Фурье
fft22-D быстрое преобразование Фурье
ifft22-D обратное быстрое преобразование Фурье
fftshiftСдвиг нулевой частотной составляющей в центр спектра
ifftshiftОбратный сдвиг нулевой частоты
convСвертка и многочленовое умножение
conv22-D свёртка
filter1-D цифровой фильтр
filter22-D цифровой фильтр

Темы

Выполнение функций MATLAB на графическом процессоре (панель инструментов параллельных вычислений)

Сотни функций в MATLAB ® и других панелях инструментов запускаются автоматически на графическом процессоре, если вы поставляете gpuArray(Панель инструментов параллельных вычислений).

Поддержка графического процессора по выпуску (панель инструментов параллельных вычислений)

Поддержка архитектур графического процессора NVIDIA ® в выпуске MATLAB.

Характерные примеры

GPU Acceleration of Scalograms for Deep Learning

Ускорение скалограмм GPU для глубокого обучения

Ускорение вычисления скалограммы с помощью графических процессоров. Вычисленные скалограммы используются в качестве входных признаков для нейронных сетей глубокого свертывания (CNN) для классификации ЭКГ и речевых цифр.

Открыть сценарий в реальном времени
Wavelet Time Scattering with GPU Acceleration — Spoken Digit Recognition

Вейвлет-рассеяние времени с ускорением графического процессора - распознавание речевых цифр

Ускорение вычислений функций вейвлет-рассеяния с помощью gpuArray. Необходимо иметь Toolbox™ параллельных вычислений и поддерживаемый графический процессор. Для получения дополнительной информации см. раздел Поддержка графического процессора по выпуску. В этом примере используется графический процессор NVIDIA Titan V с вычислительной способностью 7.0.

Открыть сценарий в реальном времени

Документация инструментария вейвлет

Поддержка