推 jamesweb3:其實我要inv(temp)*Wuo, 參考過好像\比較適合 04/29 22:18
→ jamesweb3:但是仍然很慢...... 04/29 22:18
→ profyang:恩...反矩陣除非你矩陣形式特殊 不然真的無法 04/29 22:51
推 jamesweb3:那~我可以用matlab平行運算嗎? 04/29 23:01
→ jamesweb3:可是,我很怕ram會爆掉~ 現在跑一個run有時接近100% ram 04/29 23:02
→ profyang:這我就不清楚了@@沒用過 04/29 23:31
→ iHakka:如果你有可以支援cuda的卡的話可以下載gpumat來平行 04/29 23:35
→ iHakka:理論上的平行效率會比matlab內建的還要好,不過有時候用gpu 04/29 23:35
→ iHakka:反而會比用CPU還要慢。如果改用cuda語言的話可以真的快很多 04/29 23:36
→ iHakka:缺點是程式要在自己寫... 04/29 23:36
→ iHakka:不過不過你的矩陣這麼大GPU的記憶體應該裝不下會比麻煩 04/29 23:40
→ profyang:阿不好意思 第一題我有點看錯你的意思 應該改成這樣: 04/30 00:10
→ profyang:rowsum_m(:,1:4000) = rowsum(:,ones(4000)); 04/30 00:12
→ profyang:雖然上面板友說的repmat應該是比較general的作法 但是以 04/30 00:12
→ profyang:你這邊二維矩陣的情況來說我這樣會稍快一點 04/30 00:13
→ profyang:又打錯= = ones(1,4000) 04/30 00:13
推 jamesweb3:謝謝你的回答:) 04/30 15:31
推 jamesweb3:可以問說,用cuda的畫記憶體問題怎麼解決嗎? 05/01 14:34