Поддержка графический процессор по релизу
Как использовать ваш графический процессор с MATLAB®необходимо установить недавний графический драйвер. Лучшая практика состоит в том, чтобы убедиться, что у вас есть последний драйвер для вашего устройства. Установка драйвера достаточна для большинства применений графические процессоры в MATLAB, включая gpuArray и функции MATLAB с поддержкой GPU. Загрузить последние драйверы для графического процессора можно на странице загрузки драйверов NVIDIA.
Поддерживаемые графические процессоры
Чтобы увидеть поддержку NVIDIA® Архитектуры графического процессора по версии MATLAB смотрите в следующей таблице.
Номера cc показывают вычислительные возможности архитектуры графический процессор. Чтобы проверить вычислительные возможности графический процессор, смотрите ComputeCapability в выходах gpuDevice функция. Кроме того, см. графические процессоры CUDA (NVIDIA).
| MATLAB- Релиза | Ампер (cc8.x) | Тьюринг (cc7.5) | Вольта (cc7.0, cc7.2) | Паскаль (cc6.x) | Максвелл (cc5.x) | Kepler (cc3.5, cc3.7) | Kepler (cc3.0, cc3.2) | Ферми (cc2.x) | Тесла (cc1.3) | CUDA® Версия набора инструментальных средств |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2021a |
|
|
|
|
|
| 11.0 | |||
| R2020b |
|
|
|
|
|
|
| 10.2 | ||
| 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 |
- Встроенная двоичная поддержка. 
- Поддержка архитектуры графического процессора Kepler и Maxwell будет удалена в следующем релизе. В то время для использования графический процессор с MATLAB потребуется графический процессор с вычислительными возможностями 6.0 или выше. MATLAB генерирует предупреждение при первом использовании графического процессора Kepler или Maxwell.
- Поддерживается посредством прямой совместимости. Оптимизированные библиотеки устройств должны быть скомпилированы во время выполнения из неоптимизированной версии. Поддержка может быть ограничена, и вы можете увидеть ошибки и неожиданное поведение. Для получения дополнительной информации см. раздел «Прямая совместимость для устройств GPU». 
- По умолчанию эта архитектура не поддерживается. Поддержку можно включить, включив прямую совместимость для устройств GPU. Вы можете увидеть ошибки и неожиданное поведение. Для получения дополнительной информации см. раздел «Прямая совместимость для устройств GPU».
Набор инструментальных средств CUDA
Если вы хотите сгенерировать объекты ядра CUDA из кода CU или скомпилировать совместимый с CUDA исходный код, библиотеки и исполняемые файлы с помощью GPU Coder™, необходимо установить CUDA Toolkit. CUDA Toolkit содержит библиотеки CUDA и инструменты для компиляции. Вам не нужен набор инструментов для запуска функций MATLAB на графическом процессоре или для генерации MEX-функций с поддержкой CUDA.
| Задача | Требования |
|---|---|
Получите последнюю версию графического драйвера при загрузке драйверов NVIDIA. Вам также не нужен CUDA Toolkit. | |
| Установите версию набора инструментов CUDA, поддерживаемую вашим релизом MATLAB. |
* Чтобы создать объекты ядра CUDA в MATLAB, необходимо иметь файл CU и соответствующий файл PTX. Для компиляции файла PTX из файла CU требуется набор инструментальных средств CUDA. Если у вас уже есть соответствующий файл PTX, вам не нужен набор инструментальных средств.
Для получения дополнительной информации о генерации кода CUDA в MATLAB, смотрите Запуск MEX-функций, содержащих код CUDA, и Запуск кода CUDA или PTX на графическом процессоре. В MATLAB поддерживаются не все компиляторы, поддерживаемые CUDA Toolkit.
Необходимая вам версия тулкита зависит от используемой версии MATLAB. Проверьте, какая версия набора инструментальных средств совместима с вашей версией MATLAB в таблице Поддерживаемые графические процессоры. Рекомендуется лучшей практике использовать последнюю версию поддерживаемого набора инструментальных средств, включая любые обновления и закрашенные фигуры от NVIDIA.
Для получения дополнительной информации о наборе инструментальных средств CUDA и загрузке поддерживаемой версии смотрите архив инструментальных средств CUDA (NVIDIA).
Прямая совместимость для графических процессоров
Примечание
Начиная с R2020b, прямая совместимость для устройств GPU по умолчанию отключена.
В R2020a и более ранних релизах нельзя отключать прямую совместимость для графических процессоров.
Прямая совместимость позволяет использовать графический процессор с архитектурой, которая была выпущена после создания вашей версии MATLAB, путем перекомпиляции библиотек устройств во время выполнения.
При включении прямой совместимости драйвер CUDA повторно компилирует библиотеки GPU при первом доступе к устройству с более новой архитектурой, чем ваша версия MATLAB. Перекомпиляция может занять до часа. Увеличьте размер кэша CUDA, чтобы предотвратить повторение этой задержки. Инструкции см. в разделе Увеличение размера кэша CUDA.
Когда прямая совместимость отключена, вы не можете выполнять расчеты с помощью графического процессора с архитектурой, которая была выпущена после создания версии MATLAB, которую вы используете. Если необходимо использовать это устройство графического процессора в MATLAB, необходимо включить совместимость.
Внимание
Включение прямой совместимости может привести к неправильным ответам и неожиданному поведению во время расчетов графический процессор.
Степень успешности перекомпиляции библиотек устройств может варьироваться в зависимости от архитектуры устройства и версии CUDA, используемой MATLAB. В некоторых случаях прямая совместимость не работает должным образом, и перекомпиляция библиотек приводит к ошибкам.
Например, прямая совместимость с CUDA версии 10.0-10.2 (версии MATLAB R2019a, R2019b, R2020a и R2020b) в Ampere (вычислительные возможности 8.x) имеет только ограниченные функциональные возможности.
Можно включить прямую совместимость для графических процессоров с помощью следующих методов.
Используйте функцию
parallel.gpu.enableCUDAForwardCompatibility. Включение прямой совместимости с использованием этого метода не является постоянным между сеансами работы с MATLAB.Установите переменную окружения
MW_CUDA_FORWARD_COMPATIBILITYна1. Это может сохранить прямую совместимость между сеансами работы с MATLAB. Если вы изменяете переменную окружения во время работы MATLAB, необходимо перезапустить MATLAB, чтобы увидеть эффект. На клиенте можно использоватьsetenvдля установки переменных окружения. Затем можно скопировать переменные окружения из клиента в рабочие, чтобы работники выполняли расчеты так же, как и клиент. Для получения дополнительной информации используйте команду Задать переменные среды для работников.
Увеличение размера кэша CUDA
Если архитектура графического процессора не имеет встроенной двоичной поддержки в релизе MATLAB, графический драйвер должен скомпилировать и кэшировать библиотеки графического процессора. Этот процесс может занять до часа при первом доступе к графическому процессору из MATLAB. Чтобы увеличить размер кэша CUDA, чтобы предотвратить повторение этой задержки, установите переменную окружения CUDA_CACHE_MAXSIZE до минимума 536870912 (512 МБ). На клиенте можно использовать setenv для установки переменных окружения. Затем можно скопировать переменные окружения из клиента в рабочие, чтобы работники выполняли расчеты так же, как и клиент. Для получения дополнительной информации используйте команду Задать переменные среды для работников.