はじめに

MATLAB Parallel Server の利用方法をご確認ください。ラボラトリのMATLAB Parallel Server(a9)には GPU (NVIDIA Tesla T4×1)が接続されており、ワーカーからGPUを利用できます。

MATLAB R2022aのみの提供です。クライアント側もR2022aをご利用ください。

ここではGPUによる並列処理のハンズオンを紹介します。

GPU確認

a9側のGPUは1つのためparpoolで起動する並列プールは「1」とする。

parpool(1)
spmd
gpuDevice
%その他GPUに投入するコマンド
end
%Worker 1: 
%  
%  ans = 
%  
%    CUDADevice with properties:
%  
%                        Name: 'Tesla T4'
%                       Index: 1
%           ComputeCapability: '7.5'
%              SupportsDouble: 1
%               DriverVersion: 11.6000
%              ToolkitVersion: 11.2000
%          MaxThreadsPerBlock: 1024
%            MaxShmemPerBlock: 49152
%          MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]
%                 MaxGridSize: [2.1475e+09 65535 65535]
%                   SIMDWidth: 32
%                 TotalMemory: 1.5635e+10
%             AvailableMemory: 1.2305e+10
%         MultiprocessorCount: 40
%                ClockRateKHz: 1590000
%                 ComputeMode: 'Default'
%        GPUOverlapsTransfers: 1
%      KernelExecutionTimeout: 0
%            CanMapHostMemory: 1
%             DeviceSupported: 1
%             DeviceAvailable: 1
%              DeviceSelected: 1

ロジスティック写像のプロット

parpool(1)

spmd
numSimulations = 100;
numIterations = 1000;
N = 1000;
r = gpuArray.linspace(0,4,N);
X = zeros(numSimulations,N,"gpuArray");
tic;
for i = 1:numSimulations
X(i,:) = rand(1,N,"gpuArray");
for n=1:numIterations
X(i,:) = r.*X(i,:).*(1-X(i,:));
end
end
toc;
end

rl = gather(r{1}); % これらはまだ GPU の不足について警告する可能性はありますが、データは取得します。
Xl = gather(X{1});

figure
plot(rl,Xl,'.');

delete(gcp('nocreate'))

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