如何优化gpu的matlab代码

我有一个函数，比如

function ObjVal=fun(Chrom,a)

  [Nind,Nvar] = size(Chrom);
  [m n]=size(a);

  for i=1:Nind
    c=Chrom(i,:);
    Cmat=repmat(c',1,n);
    ax=abs(sum(Cmat.*a)).^2;
    ObjVal(i)= 10*log10(max(ax)./(mean(ax)));
  end;

色度=16*16和a=16*1024阵列。我想在gpu上找到最快的方法。只有gpuarray比较慢。使用arrayfun或bsxfun时会出现一些错误

function valmult=mult(Cmat,a)

  valmult=abs(sum(Cmat.*a)).^2;

ax=阵列风（@mult，Cmat，a）；我明白了 作为第一个输入参数传递的函数包含不受支持或未知的函数“sum”。）

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我是新的在MATLAB与GPU。有什么建议哪种方法是最好的，以及如何使用gpuarray最大限度地提高代码性能

如果您可以消除for循环，情况会更好。它可以通过以下代码完成

ax_mat = (Chrom * a).^2;
ObjVal = 10 * log10(max(ax_mat, [], 2) ./ mean(ax_mat, 2));

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另一方面，代码中最重的操作，

Chrom*a

的矩阵乘法太小（16x16x1024），无法充分利用GPU。您可能会发现，即使使用改进的代码，GPU的速度仍然较慢。

如果您可以消除for循环，情况会更好。它可以通过以下代码完成

ax_mat = (Chrom * a).^2;
ObjVal = 10 * log10(max(ax_mat, [], 2) ./ mean(ax_mat, 2));

另一方面，代码中最重的操作，

Chrom*a

的矩阵乘法太小（16x16x1024），无法充分利用GPU。您可能会发现，即使有了改进的代码，GPU仍然较慢