CUDA를 사용하여 GPU에서 MATLAB 코드를 어떻게 실행합니까?

Question

NVIDIA의 CUDA를 사용하여 GPU에서 MATLAB 코드를 실행하고 싶습니다.

• Jacket
• GPUMat

사람이 추천 또는 거기 밖으로 더 나은 것들이다겠습니까 : 나는 제 3 자 엔진의 몇 가지를 발견? 어떤 팁이나 제안?

Answer 1

체크 아웃 할 수있는 추가 정보 출처는 NVIDIA의 PDF 백서입니다 (Accelerating MATLAB with CUDA Using MEX Files).

Answer 2

MATLAB R2010b와 함께 출시 된 Parallel Computing Toolbox에는 다양한 수학 연산에 대한 과부하 및 기존 CUDA 커널과의 인터페이스를 포함한 GPU 지원 기능이 있습니다. 여기

문서 : CUDA 검사와 matlab에 대 자켓의 비교를 위해 http://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html

Answer 3

http://www.accelereyes.com/products/compare

은 또한 당신이 더 간단하고 효율적인 방법으로 자신의 mexfiles을 개발 자켓 SDK를 사용할 수 있습니다 아웃이 (메모리 관리 현명함)

Answer 4

전체적으로 나는 Accelereyes Jacket; 이는 원래 게시물에서 발견 한 것입니다.

프리웨어가 아니지만 매우 실질적인 교육 할인을 제공합니다.

GPU 컴파일러/언어/sdk는 성능에 따라 GPU 컴파일러/언어/sdk가 기존 CPU 코딩과 비교하여 행렬/벡터/대수/FFT/etc 코드의 처리 속도가 더 빠르다는 것을 의미합니다. 내 개인용 컴퓨터의 하이퍼 스레드 8 방식 CPU 코드조차도 비교적 저렴한 nvidia quadro 4000 카드에서 GPU 가속을 사용하면 48 배 빠릅니다. (학교 나 다른 누군가가 제공하지 않는다면 테슬라에 $ 2100을 내줄 필요가 없습니다.)

그런 말로하면, 저는 C, C++, SQL 등 어떤 종류의 SQL에도 능숙하지만 ... 재킷이 10 년 이상 잘 프로그램되어 있으면 재킷이 훨씬 빠르고 효율적으로 쉬워지고 최적의 속도로 내 실제 연구 작업을 수행 할 수 있습니다. GPUMat과 Matlab PCT GPU를 살펴본 결과, 재킷은 MATLAB과 GPU의 외부 세계에서 힘과 편리 성을 결합한 이상한 조합이라는 것을 알게되었습니다. 자켓의 지원도 최고 수준입니다. 일반적으로 업무 일 기준 1 일 이내에 매우 유능한 답변을 받고 2 일 이내에 문제를 해결하는 것이 일반적이었습니다.

저에게는 큰 장점입니다. 나는 GPUmat이 매우 제한된 지원을하고 있으며, matlab은 재킷에 비해서는 비슷한 지원을하고 있지만, 그들의 지원은 무료가 아니라고 생각합니다.

약 2 주 만에 10-48x 빠르게 실행되는 기존 코드 (GPU 병렬화를 실행할 수 있다고 가정 할 때)를 얻으려면 자켓으로 가야합니다. (YMMV)