arrayfun

GPU에서 배열의 각 요소에 함수 적용

구문

B = arrayfun(func,A)

B = arrayfun(func,A1,...,An)

[B1,...,Bm] = arrayfun(func,___)

설명

참고

함수 실행이 CPU가 아닌 GPU에서 발생한다는 점을 제외하면 이 함수는 MATLAB^® 함수 arrayfun과 유사하게 작동합니다. GPU에 아직 없는 모든 필수 데이터는 GPU 메모리로 이동합니다. 실행을 위해 전달된 MATLAB 함수는 컴파일되고 GPU에서 실행됩니다. 모든 출력 인수는 gpuArray 객체로 반환됩니다.

B = arrayfun(func,A)는 함수 func를 gpuArray A의 각 요소에 적용한 다음 func의 출력값을 출력 gpuArray B로 결합합니다. B는 A와 크기가 같고 B(i,j,...) = func(A(i,j,...))입니다. 입력 인수 func는 하나의 입력 인수를 받고 스칼라를 반환하는 MATLAB 함수에 대한 함수 핸들입니다. func는 A의 요소 수만큼 호출됩니다.

예제

B = arrayfun(func,A1,...,An)은 func를 배열 A1,...,An의 요소에 적용하므로 B(i,j,...) = func(A1(i,j,...),...,An(i,j,...))이 됩니다. 함수 func는 n개의 입력 인수를 받고 스칼라를 반환해야 합니다. A1,...,An의 크기는 서로 일치하거나 호환되어야 합니다.

예제

[B1,...,Bm] = arrayfun(func,___)는 함수 func가 m개의 출력값을 반환할 때 다중 출력 배열 B1,...,Bm을 반환합니다. func는 데이터형이 다른 출력 인수를 반환할 수 있지만, 각 출력값의 데이터형은 func가 호출될 때마다 동일해야 합니다.

예제

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GPU에서 함수 실행하기

라이브 스크립트 열기

함수 cal을 정의합니다. 함수 cal은 측정 데이터로 구성된 배열에 이득 및 오프셋 수정을 적용합니다. 이 함수는 rawdata 배열의 각 요소에 gain 인자와 offset을 적용하면 요소별 연산만을 수행합니다.

function c = cal(rawdata,gain,offset)
c = (rawdata.*gain) + offset;
end

측정 데이터로 구성된 배열을 만듭니다.

meas = 1:4

meas = 1×4

     1     2     3     4

이득과 오프셋 데이터를 포함하는 배열을 만듭니다.

gn   = rand([1 4],"gpuArray")/100 + 0.995

gn =

    0.9958    0.9967    0.9985    1.0032

offs = rand([1 4],"gpuArray")/50  - 0.01

offs =

    0.0063   -0.0045   -0.0081    0.0002

GPU에서 보정 함수를 실행합니다. 입력 인수 gn과 offs가 이미 GPU 배열이고 따라서 GPU 메모리에 있으므로 이 함수는 GPU에서 실행됩니다. 함수가 실행되기 전에 입력 배열 meas가 gpuArray 객체로 변환됩니다.

corrected = arrayfun(@cal,meas,gn,offs)

corrected =

    1.0021    1.9889    2.9874    4.0129

GPU에서 소수의 요소별 연산을 수행한다고 해서 코드 속도가 향상될 가능성은 매우 낮습니다. arrayfun 실행 속도가 입력 배열 크기에 따라 어떻게 달라지는지 보여주는 예는 Improve Performance of Element-Wise MATLAB Functions on the GPU Using arrayfun 항목을 참조하십시오.

다중 출력값을 갖는 함수 사용하기

라이브 스크립트 열기

다중 입력값에 요소별 연산을 적용하고 다중 출력값을 반환하는 함수를 정의합니다.

function [o1,o2] = myFun(a,b,c)
o1 = a + b;
o2 = o1.*c + 2;
end

gpuArray 입력 데이터를 만들고 GPU에서 함수를 실행합니다.

s1 = rand(400,"gpuArray");
s2 = rand(400,"gpuArray");
s3 = rand(400,"gpuArray");
[o1,o2] = arrayfun(@myFun,s1,s2,s3);
whos

  Name        Size               Bytes  Class       Attributes

  o1        400x400            1280000  gpuArray              
  o2        400x400            1280000  gpuArray              
  s1        400x400            1280000  gpuArray              
  s2        400x400            1280000  gpuArray              
  s3        400x400            1280000  gpuArray

`arrayfun`과 함께 난수 사용하기

라이브 스크립트 열기

난수 R을 생성하고 사용하는 함수를 정의합니다.

function Y = myRandFun(X)
R = rand;
Y = R.*X;
end

GPU에서 함수를 실행합니다. G는 4×4 gpuArray 객체이므로 arrayfun은 myRandfun 함수를 16번 적용하여 16개의 서로 다른 난수 스칼라 값 H를 생성합니다.

G = ones(4,"gpuArray")*2;
H = arrayfun(@myRandFun,G)

H =

    1.0557    0.3599    1.5303    0.2745
    0.4268    1.1226    1.5261    1.7068
    0.0302    0.5814    0.2556    0.3902
    1.1210    1.5310    1.3665    0.8487

입력 인수

모두 축소

`func` — 적용할 함수
함수 핸들

입력 배열로 구성된 요소에 적용할 함수로, 함수 핸들로 지정됩니다.

func는 스칼라 값을 반환해야 합니다.
func는 호출될 때마다 각 출력 인수에 대해 동일한 클래스의 값을 반환해야 합니다.
func는 숫자형 입력 데이터 또는 논리형 입력 데이터를 받아야 합니다.
func는 MATLAB 언어로 작성한 함수에 대한 핸들이어야 합니다. func를 MEX 함수에 대한 핸들로 지정할 수 없습니다.
func를 정적 메서드 또는 클래스 생성자 메서드로 지정할 수 없습니다.

func에는 다음과 같은 내장 MATLAB 함수와 연산자가 포함될 수 있습니다.

abs
and
acos
acosh
acot
acoth
acsc
acsch
asec
asech
asin
asinh
atan
atan2
atanh
beta
betaln
bitand
bitcmp
bitget
bitor
bitset
bitshift
bitxor
cast
ceil
complex
conj
cos
cosh
cot
coth
csc

csch
double
eps
eq
erf
erfc
erfcinv
erfcx
erfinv
exp
expm1
false
fix
floor
gamma
gammaln
ge
gt
hypot
imag
Inf
int8
int16
int32
int64
intmax
intmin
isfinite
isinf
isnan
ldivide
le
log

log2
log10
log1p
logical
lt
max
min
minus
mod
NaN
ne
not
ones
or
pi
plus
pow2
power
rand
randi
randn
rdivide
real
reallog
realmax
realmin
realpow
realsqrt
rem
round
sec
sech
sign

sin
single
sinh
sqrt
tan
tanh
times
true
uint8
uint16
uint32
uint64
xor
zeros

+
-
.*
./
.\
.^
==
~=
<
<=
>
>=
&
|
~
&&
||

다음의 스칼라 확장 버전:

*
/
\
^

분기 명령어:

break
continue
else, elseif, if
for
return
switch, case, otherwise
while

배열을 생성하는 함수(예: Inf, NaN, ones, rand, randi, randn, zeros)는 크기 사양을 입력 인수로 지원하지 않습니다. 그 대신, 생성된 배열의 크기는 함수에 대한 입력 변수의 크기에 따라 결정됩니다. 입력 변수 또는 출력 변수의 필요를 충족하기에 충분한 배열 요소가 생성됩니다. 클래스 구문과 like 구문을 모두 사용하여 데이터형을 지정할 수 있습니다. 다음 예는 배열 생성 함수에 지원되는 구문을 보여줍니다.

a = rand;
b = ones;
c = zeros(like=x);
d = Inf("single");
e = randi([0 9],"uint32");

rand, randi, randn을 사용하여 func 내에서 난수를 생성할 때, 각 요소는 다른 서브스트림에서 생성됩니다. GPU에서의 난수 생성에 대한 자세한 내용은 Random Number Streams on a GPU 항목을 참조하십시오.

func 내에서 switch, case, otherwise를 사용하는 경우 case 표현식은 숫자형 값과 논리값만 지원합니다.

`A` — 입력 배열
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

입력 배열로, 스칼라, 벡터, 행렬 또는 다차원 배열로 지정됩니다. GPU에서 실행하려면 arrayfun에 대해 gpuArray 입력 배열 인수가 적어도 하나 이상 있어야 합니다. CPU 메모리에 저장된 각 배열은 함수가 실행되기 전에 gpuArray로 변환됩니다. 동일한 배열로 arrayfun을 여러 번 호출하려는 경우, 해당 배열을 gpuArray로 변환하는 것이 더 효율적입니다.

출력 인수

모두 축소

`B` — 출력 배열
`gpuArray`

출력 배열로, gpuArray로 반환됩니다.

제한 사항

A1,...,An의 크기는 서로 일치하거나 호환되어야 합니다. 출력 배열 B의 크기는 A1,...,An의 크기에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 기본 연산에 대해 호환되는 배열 크기 항목을 참조하십시오.
arrayfun이 지원하는 연산은 엄격하게 요소별로 수행되고, 각 요소의 각 계산은 다른 요소와 독립적으로 수행되기 때문에 다음과 같은 특정 제한이 적용됩니다.
- 입력 배열과 출력 배열은 형태나 크기를 변경할 수 없습니다.
- rand와 같은 배열 생성 함수는 크기 사양을 지원하지 않습니다. 난수로 구성된 배열에는 각 요소에 대한 독립적인 스트림이 있습니다.
arrayfun이 출력 배열 B의 요소를 계산하는 순서를 사용자가 지정할 수 없으며, 또한 특정 순서로 수행된다고 믿어서도 안 됩니다.
MATLAB의 arrayfun과 마찬가지로 행렬 지수 거듭제곱, 곱셈 및 나눗셈(^, *, /, \)은 요소별 계산만 수행합니다.
입력 배열이나 출력 배열의 크기나 형태를 변경하는 연산(cat, reshape 등)은 지원되지 않습니다.
읽기 전용 인덱싱(subsref)은 지원되며, 중첩 함수 내에서 부모(바깥쪽) 함수 작업 공간의 변수에 대한 액세스도 지원됩니다. GPU에서 실행되기 전에 함수에 존재하는 변수를 인덱싱할 수 있습니다. 중첩 함수 내에서 이러한 변수의 할당이나 subsasgn 인덱싱은 지원되지 않습니다. 지원되는 사용법에 대한 예제는 Stencil Operations on a GPU 항목을 참조하십시오.
익명 함수는 부모 함수 작업 공간에 액세스할 수 없습니다.
지원되는 함수를 오버로드하는 것은 허용되지 않습니다.
코드는 스크립트를 호출할 수 없습니다.
할당되지 않은 계산 결과를 저장할 ans 변수가 없습니다. 모든 계산 결과를 변수에 명시적으로 할당하십시오.
영구 변수 또는 전역 변수, parfor, spmd, try/catch와 같은 언어 기능은 지원되지 않습니다.

팁

GPU에서 특정 함수를 실행하기 위해 처음으로 arrayfun을 호출할 때에는 GPU 실행을 위한 함수를 설정하기 위해 약간의 오버헤드 시간이 발생합니다. 동일한 함수를 사용한 arrayfun의 후속 호출은 더 빠르게 실행될 수 있습니다.

확장 기능

모두 확장

스레드 기반 환경
MATLAB®의 `backgroundPool`을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 `ThreadPool`을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

GPU 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

arrayfun 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. GPU에서 함수를 실행하려면 입력 데이터를 gpuArray로 지정합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2010b에 개발됨

모두 확장

R2025a: `intmin`, `intmax`, `realmin` 및 `realmax`의 `like` 구문 지원

이제 intmin, intmax, realmin, 및 realmax 함수를 사용할 수 있으며 arrayfun을 사용하여 적용하는 함수에서 like 구문을 사용하여 프로토타입 배열을 지정할 수 있습니다.

예를 들어, 이 함수는 intmin과 intmax를 사용하여 정수 gpuArray x의 요소가 포화되었는지 여부를 판별합니다.

function saturated = findSaturated(x)
saturated = (x == intmin(like=x)) | (x == intmax(like=x));
end

% Generate random integer gpuArray that includes saturated values.
x = randi([-200 200],1e6,1,"int8","gpuArray");

% Find saturated values.
saturated = arrayfun(@findSaturated,x);

R2025a: 컴파일된 독립 실행형 애플리케이션에서 P 코드 파일 사용 지원

이제 P 코드 파일 내부에서 arrayfun 함수를 호출하거나 arrayfun 함수를 사용하여 MATLAB Compiler™로 컴파일된 독립 실행형 애플리케이션에서 P 코드 파일로 난독화된 함수를 평가할 수 있습니다.

MATLAB 함수를 독립 실행형 애플리케이션으로 패키징하는 방법에 대한 자세한 내용은 MATLAB에서 독립 실행형 애플리케이션 만들기 (MATLAB Compiler)를 참조하십시오.

R2024b: 클래스 정의 파일에 정의된 함수에 대한 지원

이제 클래스 메서드에서 arrayfun을 호출하여 클래스 정의 파일(classdef 키워드가 포함되고 확장자가 .m인 파일)에 정의된 함수를 실행할 수 있습니다.

예를 들어, 이 클래스에는 arrayfun을 사용하여 로컬 함수 localFun을 실행하는 메서드 output이 포함되어 있습니다.

classdef TestClass
    methods
        function output = func(obj,x)
            output = arrayfun(@localFun,x);
        end
    end
end

function output = localFun(x)
output = x.*x;
end

MATLAB에서 클래스를 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 간단한 클래스 생성하기 항목을 참조하십시오.

R2024b: P 코드 파일에 대한 지원

이제 arrayfun과 함께 P 코드 파일을 사용할 수 있습니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

arrayfun을 사용하여 P 코드 파일로 난독 처리된 함수를 실행할 수 있습니다.
P 코드 파일 내에서 arrayfun을 호출할 수 있습니다.
적용되는 함수에 P 코드 파일로 난독 처리된 함수 호출이 포함된 경우 arrayfun을 사용할 수 있습니다.

P 코드 파일에 대한 자세한 내용은 난독 처리된 P 코드 파일 생성하기 항목을 참조하십시오.

R2024a: `switch`, `case`, `otherwise`의 셀형 배열 case 표현식에 대한 지원

arrayfun을 사용하여 적용하는 함수 내에서 switch 표현식을 여러 값과 비교하기 위해 셀형 배열을 case 표현식으로 사용하십시오. 예를 들어 switch 표현식이 x1과 y1 중 적어도 하나와 일치하는 경우 그에 대응하는 코드를 실행하기 위해 case {x1,y1}을 사용할 수 있습니다.

R2023b: `switch`, `case`, `otherwise`에 대한 지원

이제 arrayfun을 사용하는 함수에서 switch 조건문을 사용할 수 있습니다. 이 기능에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

Case 표현식은 숫자형 값과 논리값만 지원합니다.
switch 표현식을 여러 값과 비교하기 위해 셀형 배열을 case 표현식으로 사용하는 것(예: case {x1,y1})은 지원되지 않습니다.

R2023b: 중첩 함수 내에서 변수의 요소 참조 및 변수에 쓰기가 변경됨

배열을 부모 작업 공간에서 중첩 함수로 전달하고 중첩 함수 내 배열의 요소를 참조하면 이제는 오류가 발생함

예를 들어 다음 코드에서 변수 parentWorkspaceVar은 foo 함수의 부모 작업 공간에 생성됩니다. foo가 gpuArray 입력값을 갖는 arrayfun 호출에 사용되는 경우 foo 함수가 foo 내의 중첩 함수에 parentWorkspaceVar을 입력값으로 전달하면 코드에 오류가 발생합니다.

우회적 해결 방법으로, 부모 작업 공간 변수(parentWorkspaceVar)를 중첩 함수(bar)로 전달하는 대신에 부모 작업 공간 변수를 직접적으로 사용하십시오(이 부모 작업 공간 변수는 이미 중첩 함수의 범위 내에 있음).

오류	우회적 해결 방법
function y = exampleFunction parentWorkspaceVar = 1:9; x = ones(2,"gpuArray"); y = arrayfun(@foo,x); function y = foo(x) y = bar(parentWorkspaceVar); function y = bar(z) % ERRORS y = z(1); end end end	function y = exampleFunction parentWorkspaceVar = 1:9; x = ones(2,"gpuArray"); y = arrayfun(@foo,x); function y = foo(x) y = bar; function y = bar % Previously this variable was passed in, now it is used directly as it is in scope. y = parentWorkspaceVar(1); end end end

오류

우회적 해결 방법

function y = exampleFunction
    parentWorkspaceVar = 1:9;
    x = ones(2,"gpuArray");
    y = arrayfun(@foo,x);

    function y = foo(x)
        y = bar(parentWorkspaceVar);

        function y = bar(z) % ERRORS
            y = z(1);
        end

    end

end

function y = exampleFunction
    parentWorkspaceVar = 1:9;
    x = ones(2,"gpuArray");
    y = arrayfun(@foo,x);

    function y = foo(x)
        y = bar;

        function y = bar
 % Previously this variable was passed in, now it is used directly as it is in scope.
            y = parentWorkspaceVar(1);
        end

    end

end

부모 함수에서 생성된 변수에 함수가 값을 넣으면 이제 오류가 발생함

다음 코드에서 변수 workspaceVar은 bar 함수의 작업 공간에 생성됩니다. bar이 gpuArray 입력값을 갖는 arrayfun 호출에 사용되는 경우 중첩 함수 foo가 workspaceVar에 값을 넣으면 코드에 오류가 발생합니다.

우회적 해결 방법으로, 중첩 함수(foo) 내에서 변수(workspaceVar)에 값을 넣는 대신에 또 다른 출력값을 중첩 함수에 추가하고 해당 출력값을 사용하여 변수에 값을 넣으십시오.

오류	우회적 해결 방법
function x = exampleFunction z = ones(2,"gpuArray"); x = arrayfun(@bar,z); function y = bar(z) workspaceVar = 2; foo(z); function x = foo(z) workspaceVar = 10; % ERRORS x = z; end y = workspaceVar; end end	function x = exampleFunction z = ones(2,"gpuArray"); x = arrayfun(@bar,z); function y = bar(z) workspaceVar = 2; [out,workspaceVar] = foo(z); % Write to workspaceVar outside foo. function [x,y] = foo(z) % Add another output y to the nested function. y = 10; x = z; end y = workspaceVar; end end

오류

우회적 해결 방법

function x = exampleFunction
    z = ones(2,"gpuArray");
    x = arrayfun(@bar,z);

    function y = bar(z)
        workspaceVar = 2;
        foo(z);

        function x = foo(z)
            workspaceVar = 10; % ERRORS
            x = z;
        end

        y = workspaceVar;
    end

end

function x = exampleFunction
    z = ones(2,"gpuArray");
    x = arrayfun(@bar,z);

    function y = bar(z)
        workspaceVar = 2;
        [out,workspaceVar] = foo(z); % Write to workspaceVar outside foo.

        function [x,y] = foo(z) % Add another output y to the nested function.
            y = 10; 
            x = z;
        end

        y = workspaceVar;
    end

end

참고 항목

gather | gpuArray | pagefun

arrayfun

구문

설명

예제

GPU에서 함수 실행하기

다중 출력값을 갖는 함수 사용하기

arrayfun과 함께 난수 사용하기

입력 인수

func — 적용할 함수 함수 핸들

A — 입력 배열 스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

출력 인수

B — 출력 배열 gpuArray

제한 사항

팁

확장 기능

스레드 기반 환경 MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

GPU 배열 Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

버전 내역

R2025a: intmin, intmax, realmin 및 realmax의 like 구문 지원

R2025a: 컴파일된 독립 실행형 애플리케이션에서 P 코드 파일 사용 지원

R2024b: 클래스 정의 파일에 정의된 함수에 대한 지원

R2024b: P 코드 파일에 대한 지원

R2024a: switch, case, otherwise의 셀형 배열 case 표현식에 대한 지원

R2023b: switch, case, otherwise에 대한 지원

R2023b: 중첩 함수 내에서 변수의 요소 참조 및 변수에 쓰기가 변경됨

참고 항목

도움말 항목

`arrayfun`과 함께 난수 사용하기

`func` — 적용할 함수
함수 핸들

`A` — 입력 배열
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

`B` — 출력 배열
`gpuArray`

스레드 기반 환경
MATLAB®의 `backgroundPool`을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 `ThreadPool`을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

GPU 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

R2025a: `intmin`, `intmax`, `realmin` 및 `realmax`의 `like` 구문 지원

R2024a: `switch`, `case`, `otherwise`의 셀형 배열 case 표현식에 대한 지원

R2023b: `switch`, `case`, `otherwise`에 대한 지원