1　　MATLAB原文：

　　如果所有你想使用的函數支持GPU，你能夠使用gpuArray把輸入的數據傳輸到GPU，也能夠喚起gather命令把傳輸值GPU的數據回收。

2　　通過gpuDevice命令觀察當前電腦的GPU設備

>> gpuDevice
ans = 
  CUDADevice (具有屬性):

                      Name: ‘GeForce GT 430‘  % GPU設備的型號
                     Index: 1　　% 當前GPU設備的編號
         ComputeCapability: ‘2.1‘ % 計算能力
 

            SupportsDouble: 1　　%知否支持雙精度運算
             DriverVersion: 8　　% Cude驅動版本
            ToolkitVersion: 7.5000　　% 工具版本
        MaxThreadsPerBlock: 1024　　% 每個Block的最大線程數目
          MaxShmemPerBlock: 49152　　% 每個Block可用的最大shared內容
        MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]　　%單個Block支持x，y，z三個方向的最大值
               MaxGridSize: [
 
65535 65535 65535]　　%最大的grid大小
                 SIMDWidth: 32　　%Warp大小
               TotalMemory: 1.0737e+09　　%GPU設備全部內存大小
           AvailableMemory: 799592448　　%GPU設備可分配內存大小
       MultiprocessorCount: 2　　%GPU設備處理器個數（同CPU處理器個數相同，這是雙核GPU）
              ClockRateKHz: 1500000　　% 時鐘頻率多少赫茲
               ComputeMode: 
 
‘Default‘　　%計算模式
      GPUOverlapsTransfers: 1　　
    KernelExecutionTimeout: 1
          CanMapHostMemory: 1
           DeviceSupported: 1　　%本機MATLAB支持的GPU設備個數
            DeviceSelected: 1　　%當前選擇GPU設備編號。

3　　通過gpuDevice(index)編號選擇第幾個GPU處理器進行數值運算。

4　　創建GPU數值陣列（最簡單的一種復制和提取應用）

　　通過gpuArray函數完成，通過gather函數回收運算或復制的GPU數據：

x = rand(3,3);
B = gpuArray(x);
whos B
% whos B  % 返回GPU賦值後的對象
%   Name      Size            Bytes  Class       Attributes
% 
%   B         3x3                 4  gpuArray   

X1 = gather(B);  % 把GPU中的值在收回來，賦值一個變量
x - X1; 
% x - X1 % 結果為0，表示過程正確
% ans =
%      0     0     0
%      0     0     0
%      0     0     0

5　　對應的創建GPU數值陣列有一些其他的GPU函數，與常用的MATLAB函數一樣，只不過加上gpuArray字符說明，就可以轉換成GPU數值陣列。常用的這些函數有兩種方式，而且可以函數名來作為定放的位置，分別如下：

eye(___,‘gpuArray‘)	rand(___,‘gpuArray‘)
false(___,‘gpuArray‘)	randi(___,‘gpuArray‘)
Inf(___,‘gpuArray‘)	randn(___,‘gpuArray‘)
NaN(___,‘gpuArray‘)	gpuArray.colon(值)
ones(___,‘gpuArray‘)	gpuArray.freqspace（值）
true(___,‘gpuArray‘)	gpuArray.linspace（值）
zeros(___,‘gpuArray‘)	gpuArray.logspace（值）
 	                gpuArray.speye（值）

6　　其他的創建GPU數值陣列的函數可以用幫助的方式取查看

　　help gpuArray.methodname(methodname就是想要查看的函數)

7　　還有操作GPU數據的函數常用的有：

classUnderlying(___,‘gpuArray‘)     gupArray.classUnderlying(值) % gpu數值陣列數據元素類型
isreal(___,‘gpuArray‘)      gupArray.isreal(值) % 判斷gpu數值陣列數據元素是否為實數
length(___,‘gpuArray‘)     gupArray.length(值) %gpu數值陣列最後一維的數據長度
ndims(___,‘gpuArray‘)     gupArray.ndims(值) %gpu數值陣列的尾數
size(___,‘gpuArray‘)     gupArray.size(值) %gpu數值陣列各維大小

8　　常用的還有這些

9　　其實GPU變得很簡單，就是賦值計算，取回。

Matlab高級教程_第二篇：Matlab相見恨晚的模塊_02_並行運算-利用GPU並行執行MATLAB程序