问：
MATLAB调用GPU
答：
5. CUDA编程。对于MATLAB不支持的GPU运算,可以使用CUDA来自定义GPU内核函数,步骤如下:
(1) 定义CUDA内核函数(xn--siqu5ly1h2pg.cu),xn--kernel-hh4k.cu
(2) 使用nvcc将其编译为PTX代码,再使用gpuArray中的“localCode”编译为GPU可以执行的二进制码。
(3) 使用“gpuArray.gpuCode”或“gpuArray.cudaFun”执行CUDA内核函数。
(4) 从GPU获取结果到CPU数组。
6. Profiler分析。使用“gpuProfiler”分析GPU计算性能,“gputimeit”计算GPU内核函数运行时间。
总之,通过GPU数组、GPU内置函数和CUDA编程,MATLAB可以高效地利用GPU资源进行科学计算与建模。GPU并行计算能大大提高MATLAB的计算速度。