确定计算机中可用的GPU设备数量及其索引。

[n, indx] = gpuDeviceCount

N = 2 indx = 1

gpuDeviceTable

ans =索引名称ComputeCapability DeviceAvailable DeviceSelected  _____ __________________ _________________ _______________ ______________ 1“泰坦RTX”“7.5”真假2“GeForce GTX 1080”“5.0”真正的事实

如果可以访问多个gpu，则可以使用并行池在多个gpu上并行执行计算。

要确定可在MATLAB中使用的gpu的数量，请使用gpuDeviceCount函数。

availableGPUs = gpuDeviceCount (“可用”）

availableGPUs = 3

用尽可能多的可用gpu启动一个并行池。为了获得最佳性能，MATLAB默认为每个worker分配不同的GPU。

parpool (“过程”, availableGPUs);

使用“Processes”配置文件启动并行池(parpool)…连接到并行池(工作人员数量:3)。

要识别每个工作人员使用的GPU，请调用gpuDevice在一个spmd块。的spmd块运行gpuDevice在每一个工人。

spmdgpuDevice结束

使用并行语言特性，例如parfor或parfeval，将计算分配给并行池中的工作人员。如果你使用gpuArray在你的计算中启用函数，这些函数在worker的GPU上运行。有关更多信息，请参见在图形处理器上运行MATLAB函数．示例请参见在多gpu上运行MATLAB函数．

完成计算后，关闭并行池。您可以使用gcp函数获取当前并行池。

删除(gcp (“nocreate”));

如果你想使用不同的gpu选择，那么你可以使用gpuDevice使用GPU设备索引在每个worker上选择一个特定的GPU。获取系统中每个GPU设备的索引gpuDeviceCount函数。

假设您的系统中有三个可用的gpu，但您希望只使用两个进行一次计算。获取设备索引。

[availableGPUs, gpuIndx] = gpuDeviceCount (“可用”）

availableGPUs = 3

gpuIndx =1×31 2 3

定义要使用的设备的索引。

useGPUs = [1 3];

启动并行池。使用一个spmd块和gpuDevice使用设备索引将每个工作人员与你想使用的一个gpu关联起来。的spmdIndex函数标识每个worker的索引。

parpool (“过程”元素个数(useGPUs));

使用“Processes”配置文件启动并行池(parpool)…连接到并行池(工人数量:2)。

spmdgpuDevice (useGPUs (spmdIndex));结束

作为最佳实践和最佳性能，为每个worker分配不同的GPU。

完成计算后，关闭并行池。

删除(gcp (“nocreate”));