如何并行乘以许多gpuArray矩阵？

鉴于矩阵甲，...，A _Ñ和乙，...，B _Ñ存储为gpuArray，我要计算的矩阵Ç_我 = A _i * B _i。如何并行乘以许多gpuArray矩阵？

所有甲_我的具有相同的尺寸，并且所有乙_我的是相同的（可能不同）的大小。

如何在GPU上快速执行此操作，假设 n非常大，并且矩阵的大小相对较小？是否有可能避免使用CUDA？

为什么你不能只乘以它们？如果你已经将它们作为gpu数组，那么只需将它们相乘，MATLAB就会处理其他所有事情，除非我不能正确理解你的问题 – MZimmerman6

此外，GPU乘法的需求是什么，MATLAB与常规矩阵的标准乘法相当快速它是 – MZimmerman6

问题是n（矩阵的数量）可能相对较大，并且每个矩阵的维数可能相对较小。所以直接的方法将是连续的n。 –

如果你有MATLAB R2013b，你可以使用新的gpuArray pagefun函数。

2013-09-06 07:10:26 Edric

如果A和B是gpuArray类的，则操作C = A*B将在GPU上，而不需要你做任何事情都要进行。您不需要编写任何CUDA。结果C也将是gpuArray，您可以将其带回本地工作空间中的正常数组D，其中D = gather(C)。

2013-08-07 14:08:30

谢谢，我为了清晰起见编辑了我的问题 - 我的n很大，每个矩阵的大小都很小。 –

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