使用matlab的GPU带来的性能提升是什么？

Question

我正在考虑向我的老板要一个好的GPU，以便用matlab并行处理工具箱进行计算。然而，在同事的电脑上进行了一些简单的测试后，在NVidia Quadro600上。我得到了非常差的性能增益(在1倍到2倍之间)。

我对n-d数组上的卷积特别感兴趣。

有没有人有过类似的经历，用gpuArray做计算之类的？

我可以期待什么性能提升？

我应该买什么型号的GPU (低于1000美元，希望低于400美元)？

Answer 1

gpuArray在MATLAB中的性能由以下几个因素驱动：

• 你的问题是否很好地运行在图形处理器上首先
• 你的设备中有多少个CUDA核心，一般来说，越多越好
• 无论你是否正在使用一个具有增强的双精度性能的设备(例如最近的Quadro/Tesla设备的计算能力>= 2)
• 你正在使用哪个版本的MATLAB - R2011b的性能明显好于R2010b。

这里有一个优秀的‘随机行走’博客上的一些基准的例子：http://www.walkingrandomly.com/?p=3634。这些显示了在合理的应用程序中可能期望的加速类型-即~5倍到10倍是合理的，比罕见的多得多。

(如果你想看看这些罕见的例子，使用gpuArrays和arrayfun编程的图形处理器上的Mandelbrot set运行速度大约是CPU的1500倍：http://www.mathworks.com/products/demos/parallel-computing/paralleldemo_gpu_mandelbrot/paralleldemo_gpu_mandelbrot.html?product=DW )

Answer 2

与拥有480个内核的GeForce 480和拥有512个内核的GeForce 580相比，Quadro400只有48个内核。它们也都以更高的时钟运行，因此当内存访问不是限制因素时，您可以预期获得超过10倍的性能提升。

我没有使用GPU来加速MATLAB，但我每天都有用于GPU (CUDA)开发的PC。一台是Quadro FX5800 + GeForce 480，另一台是GeForce 580。据我所知，与GeForce相比，您不会从工作站卡中获得任何好处。所以节省一些$$$，并获得一个GF480或GF580。

这个线程似乎有一个CUDA加速的卷积函数，显然快了50倍：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20220我不确定MATLAB有什么开箱即用的功能。

希望这能有所帮助！GPU可以很好地加速许多任务。但性能提升可能需要一些追逐。

Answer 3

我目前正在研究同样的话题。我看到的一件事是，中低档显卡是为游戏而设计的，因此针对FP32性能进行了优化。因此，他们的FP64性能明显滞后，这可能就是您所看到的。售价1000美元的GTX泰坦似乎是严肃科学计算的起点。