GPU数据存储与MATLAB并行卷积

我有一个很大程度上依赖于卷积的代码。它负责80%以上的时间运行时间。 我想用gpu来加快速度，但有些事情我还不完全了解（我自己还没有机会测试）

如果我在类的构造函数中传递信息（继承自handle）以存储在GPU内存中（使用

gpuArray

），它会保留在那里吗？将类作为参数传递给函数会有问题吗？ 对数据本身执行的操作都可以在GPU上完成（我猜在数组上循环也可以，无论数组存储在哪里）

我有一个矩阵

size（MyMat）=[s，s，b，n]

，我想在其中存储n个不同大小的矩阵

[s，s，b]

，这些矩阵是同时计算出来的（操作可以在GPU上完成） 我必须使用parfor吗？（我知道在大多数情况下，开销会让它成为一个坏主意）或者有没有更快的方法让GPU快速完成这项任务？在这种情况下，我需要执行的唯一计算是卷积（但它不能全部在一个convn操作中完成）

谢谢大家!

1）只需像使用任何其他变量一样使用gpuArray即可。很可能不需要对代码进行任何修改，否则您将收到一个指向该问题的异常

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2） gpuArray和parfor的结合是在多个gpu上并行gpu计算的典型方式？你有多个GPU吗？如果是，请尝试parfor，如果不是，它可能会更慢，因为只有一个工人可以使用gpu，而所有其他工人都必须等待

不完全是您要求的，但是您考虑过使用fftfilt吗？这是使用重叠加法和FFT算法的卷积，比直接卷积快得多。顺便说一句：这可能也可以在GPU上运行。我问了另一个问题，这可能是一个答案。但是一位评论员测试了FFT卷积，并说对于我使用的矩阵大小来说，它比较慢。