MATLAB用戶在GPU上實現具有GPU計算特色的代碼加速

MathWorks 宣布通過使用 Parallel Computing Toolbox 或 MATLAB Distributed Computing Server 實現在MATLAB 應用中提供對 NVIDIA 圖形處理器(GPU) 的支持。這項支持可使工程師和科學家加快多種 MATLAB 計算的速度，而無需執行底層編程。

現在，越來越多的工程師和科學家可以借助MATLAB使用 NVIDIA的 具有支持 CUDA 的 GPU，其中包括基于 Fermi 架構的最新 Tesla 20 系列 GPU。Parallel Computing Toolbox 可以使用戶無需學習 CUDA 編程或對其應用程序進行重大修改，即可訪問 NVIDIA CUDA 庫。

MathWorks 公司的并行計算市場部經理 Silvina Grad-Freilich 說：“MATLAB 使用方便，

它使工程和科學界能快速地采用 GPU 進行科學計算。MathWorks 首次支持 NVIDIA

具有 CUDA 的 GPU，這使 MATLAB 用戶能利用 GPU 極大地提速其應用程序。Parallel Computing Toolbox 使 MATLAB 的工程師和科學家只需進行少量編程，即可訪問所有開放給他們的計算資源，從本地桌面的多核和 GPU 到集群和網格等等?！?

GPU 最初設計用于圖像密集型視頻游戲產業中的圖形渲染，但近年來 GPU 不斷發展壯大，現可用于更廣泛的用途。研究人員可對其進行編程以執行計算和復雜圖形效果，用于數據分析、數據可視化，以及金融建模和生物建模等應用。

NVIDIA 公司 Tesla 產品部高級經理 Sumit Gupta 說：“MATLAB 是工程師和科學家工具箱中的基本工具。使用 GPU 可使 MATLAB 用戶加速其各種應用，這為工程與科學應用領域中的突破性創新提供了基礎?！?

MATLAB用戶可以使用MathWorks提供的Parallel Computing Toolbox在GPU上輕松實現具有GPU計算特色的代碼加速。