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matlab-GPU计算,matlab,gpu,Matlab,Gpu,我正在学习MatlabGPU函数。My functionmyfun采用2个输入参数delta，p。最后，我将把myfun应用于delta，p的许多组合。对于每个delta，p，“myfun”将显示满足条件delta*V-p>0，其中V=[0:0.001:1]的V。理想情况下，我希望V成为全局变量。但MatlabGPU似乎对全局变量有一些限制。所以我用另一种方法来做这件事。代码如下： function result = gpueg2() dd = 0.1;

我正在学习MatlabGPU函数。My function

myfun

采用2个输入参数

delta，p

。最后，我将把

myfun

应用于

delta，p

的许多组合。对于每个

delta，p

，“myfun”将显示满足条件

delta*V-p>0

，其中

V=[0:0.001:1]

的

。理想情况下，我希望

成为

全局变量

。但MatlabGPU似乎对全局变量有一些限制。所以我用另一种方法来做这件事。代码如下：

 function result = gpueg2()
          dd = 0.1;
          DELTA = [dd:dd:1];
          dp = 0.001;
          P = [0:dp:1];
          [p,delta]=meshgrid(P,DELTA);
          p = gpuArray(p(:));
          delta = gpuArray(delta(:));


           V = [0:0.001:1];

           function [O] = myfun(delta,p)
                     O = sum((delta*V-p)>0);
           end
           result = arrayfun(@myfun,delta,p);
 end

但是，它通过一条错误消息进行了修改

Function passed as first input argument contains unsupported or unknown function 'sum'.

但我相信

sum

适用于GPU

非常感谢您的建议。

sum的问题不在于GPU，而在于在GPU上使用

arrayfun

。此处给出了GPU上接受的

arrayfun

函数列表：<代码>总和不在该文档页的列表中

你的向量没有那么大（尽管我承认这可能是你真正问题的一个玩具例子）。我建议采取以下替代实施方式：

function result = gpueg2()
dd = 0.1;
DELTA = dd:dd:1;
dp = 0.001;
P = 0:dp:1;
V = 0:0.001:1;
[p,delta,v] = meshgrid(P,DELTA,V);
p = gpuArray(p);
delta = gpuArray(delta);
v = gpuArray(v);
result = sum(delta.*v-p>0, 3);
end

请注意以下差异：

我制作了p、delta、v的3D数组，而不是2D数组。这三个总共只有24MB

我在整个3D阵列上进行计算

delta.*v-p>0

：这将在GPU上很好地分割

我在第三个索引上求和，即超过

我已经检查了您在CPU上的例程和我在GPU上的例程是否给出了相同的结果。