用Matlab中的GPU实现10000阵列

我想找到一些函数的极值。此函数使用具有10000-100000个元素的数组。函数内部的所有操作都是以Matlab风格编写的数组（例如

C=A*B，C=A*B，A（C）=D

），没有任何循环。 我还想对这个函数使用GA或SA优化

我可以用GPU加速吗？ 我希望我可以，因为所有数组操作

C=A*B，C=A.*B，A（C）=D

都应该以并行模式执行

---

但这是真的吗？我的推理正确吗？

执行速度取决于CPU和GPU的参数。你可以很容易地将其与

tic
C = A * B;
toc

及

---

我现在没有GPU。那么，在大多数情况下，人们应该期待什么样的结果呢？@user20555505正如我之前所说的，这在很大程度上取决于GPU。但我认为使用功能强大的GPU可以显著提高性能。在MATLAB中对GPU进行计时时，需要使用

gputimeit

或

wait（gpuDevice）

来确保GPU上的工作已经完成

tic

/

toc

不会这样做。我倾向于不包括将数据传输到GPU或从GPU传输数据所需的时间，因为希望这只在算法开始时执行一次。如果我理解正确，这取决于GPU的内存和微芯片的数量。但GPU只能加速并行计算或大型阵列。我的10 000-10万个元素的阵列是否足够长，可以通过强大的GPU获得加速？我问这个问题是因为GPU不会加速小型阵列。@Edric你说的tic/toc是对的，我更正了我的答案。我考虑了单矩阵乘法，因为我不知道User20555505将如何使用它。

gd = gpuDevice();
tic
aG = gpuArray(A);
bG = gpuArray(B);
C = A * B;
wait(gd);
toc