摘要：
1 MATLAB原文：如果您要使用的所有函数都支持GPU，您可以使用gpuArray将输入数据传输到GPU，也可以调用collect命令回收GPU的数据。3通过gpuDevice编号选择GPU处理器进行数值计算。
1 MATLAB原文：
如果所有你想使用的函数支持GPU，你能够使用gpuArray把输入的数据传输到GPU，也能够唤起gather命令把传输值GPU的数据回收。
2 通过gpuDevice命令观察当前电脑的GPU设备
>> gpuDevice ans = CUDADevice (具有属性): Name: 'GeForce GT 430' % GPU设备的型号 Index: 1 % 当前GPU设备的编号 ComputeCapability: '2.1' % 计算能力 SupportsDouble: 1 %知否支持双精度运算 DriverVersion: 8 % Cude驱动版本 ToolkitVersion: 7.5000 % 工具版本 MaxThreadsPerBlock: 1024 % 每个Block的最大线程数目 MaxShmemPerBlock: 49152 % 每个Block可用的最大shared内容 MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64] %单个Block支持x，y，z三个方向的最大值 MaxGridSize: [65535 65535 65535] %最大的grid大小 SIMDWidth: 32 %Warp大小 TotalMemory: 1.0737e+09 %GPU设备全部内存大小 AvailableMemory: 799592448 %GPU设备可分配内存大小 MultiprocessorCount: 2 %GPU设备处理器个数（同CPU处理器个数相同，这是双核GPU） ClockRateKHz: 1500000 % 时钟频率多少赫兹 ComputeMode: 'Default' %计算模式 GPUOverlapsTransfers: 1 KernelExecutionTimeout: 1 CanMapHostMemory: 1 DeviceSupported: 1 %本机MATLAB支持的GPU设备个数 DeviceSelected: 1 %当前选择GPU设备编号。
3 通过gpuDevice(index)编号选择第几个GPU处理器进行数值运算。
4 创建GPU数值阵列（最简单的一种复制和提取应用）
通过gpuArray函数完成，通过gather函数回收运算或复制的GPU数据：
x = rand(3,3); B = gpuArray(x); whos B % whos B % 返回GPU赋值后的对象 % Name Size Bytes Class Attributes % % B 3x3 4 gpuArray X1 = gather(B); % 把GPU中的值在收回来，赋值一个变量 x - X1; % x - X1 % 结果为0，表示过程正确 % ans = % 0 0 0 % 0 0 0 % 0 0 0
5 对应的创建GPU数值阵列有一些其他的GPU函数，与常用的MATLAB函数一样，只不过加上gpuArray字符说明，就可以转换成GPU数值阵列。常用的这些函数有两种方式，而且可以函数名来作为定放的位置，分别如下：
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 其他的创建GPU数值阵列的函数可以用帮助的方式取查看
help gpuArray.methodname(methodname就是想要查看的函数)
7 还有操作GPU数据的函数常用的有：
classUnderlying(___,'gpuArray') gupArray.classUnderlying(值) % gpu数值阵列数据元素类型
isreal(___,'gpuArray') gupArray.isreal(值) % 判断gpu数值阵列数据元素是否为实数
length(___,'gpuArray') gupArray.length(值) %gpu数值阵列最后一维的数据长度
ndims(___,'gpuArray') gupArray.ndims(值) %gpu数值阵列的尾数
size(___,'gpuArray') gupArray.size(值) %gpu数值阵列各维大小
8 常用的还有这些
9 其实GPU变得很简单，就是赋值计算，取回。