在MATLAB中使用GPU进行编程，可以通过以下几种方法实现：
重载MATLAB函数
最简单的模式是对GPU数组上已加载的数据直接调用MATLAB函数。这允许用户在MATLAB工作区和GPU之间移动数据或创建存储在GPU内存中的数据。
定义GPU内核
通过定义GPU内核，可以编写自定义的GPU函数，这些函数在GPU上执行并行计算任务。这通常需要使用CUDA编程语言，并且需要用户具备一定的CUDA知识。
直接调用CUDA代码
对于需要深度优化的计算任务，可以直接编写和调用CUDA代码。这通常需要较高的编程技能和对CUDA架构的深入理解。
使用GPUArray
GPUArray是MATLAB中用于存储在GPU内存中的特殊数组类型。通过将数据从MATLAB工作空间传送到GPU设备内存，可以使用重载的函数（如fft、IFFT等）直接在GPU上执行计算。
数据传输
在GPU和CPU之间传输数据是GPU编程的重要部分。可以使用`gpuArray`函数将数据从CPU传送到GPU，使用`gather`函数将数据从GPU传回CPU。
选择和使用GPU设备
可以使用`gpuDevice`命令查看和选择GPU设备，使用`reset`函数清空GPU内存。
并行计算
MATLAB提供了并行计算工具箱，可以加速大规模并行计算任务，如FFT和波动方程求解。通过`parfor`和`spmd`等命令，可以打开并行运算。
环境设置
使用CUDA进行GPU编程需要安装相应版本的CUDA工具包，并确保MATLAB版本与CUDA版本兼容。这可能还需要安装cuDNN等深度学习相关的库。
建议
对于初学者，建议从重载MATLAB函数和使用GPUArray开始，因为这些方法相对简单，容易上手。
对于需要深度优化或特定硬件加速的应用，可以考虑定义GPU内核或直接调用CUDA代码。
在进行GPU编程之前，建议先了解CUDA基础和相关工具的使用，以便更好地利用GPU的计算能力。