GPU加速MATLAB计算指南

在 MATLAB 开发中，想要让算法跑得更快？那就试试并行计算和 GPU 加速吧！这两个工具能你在海量数据和复杂计算时大幅提升效率。MATLAB 的并行计算工具箱支持多核 CPU 和 GPU 的并行，轻松将大任务拆成小任务，快速完成计算。比如，使用parfor替代传统的for循环，代码能在多个进程间并行运行，大大节省时间。而 GPU 加速则是通过 CUDA 编程，直接利用显卡的计算能力，适合大规模的数值计算，尤其是复杂的矩阵运算，速度快。至于提到的SDOAN，是某些特定算法或方法的缩写，具体细节还得根据你的需求去查找。而DontAccelerate，有时候指的是禁用加速的选项，比如遇到复杂的自

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

这项改进稍微修改了MATLAB用于GPU数组的梯度计算函数，显著提高了处理大型数组（例如1024*256数组）的速度，速度提升达到2-5倍。

介绍了一种高度并行化的两阶段定向图像/视频插值算法，实现实时分辨率上变频。首先，算法通过利用四个对角邻居插入缺失像素，生成梅花形图像。随后，在第二阶段，进一步插值处理梅花形图像中的丢失像素。

GPU 加速版的康威生命游戏，适用于你想在 3D 环境中体验这个经典游戏的场景。如果你有 GPU 设备，它会自动选择硬件加速，运行起来挺流畅的。可以调节世界立方体的边长，控制生命周期之间的延迟，操作还挺简单。细胞标记的大小会根据世界的大小自动缩放，这让你可以轻松调节视图。这个模型基于 Leandro Barajas 2004 年更新的版本，兼容 MatLab 9.1 (R2016b)，代码也更新得比较干净。尤其对喜欢 MatLab 的开发者，简洁的实现和流畅的体验肯定会让你满意。如果你正在尝试一些复杂的 3D 计算，试试这个实现，不会让你失望！

如果你正在寻找在 GPU 上实现正交匹配追踪（OMP）的代码，sqrt-OMPv2:OMPv2会挺适合你。它依赖于Cublas和MAGMA库，能够在 GPU 上加速运算。你需要确保矩阵 A 归一化（A = A ./ sqrt(sum(A. ^ 2,1))），代码会以数组x形式返回结果，存储在 RAM 中。实际实现位于src / OMP_alt.cu文件中，测试代码则在OMP.cu里。只要你准备好从 Matlab 生成的.bin 文件，搞定测试也不是难事。哦，记得要安装好相应的库，否则跑不起来！顺带一提，这个代码资源对于加速计算有用，是在大规模数据时，效果会更加。如果你想进一步深入了解 GPU

BIDMat 的矩阵加速能力挺适合搞数据挖掘的你。不光支持 CPU，多卡 GPU 也能用上，速度上来得快。源码放在 GitHub 上，搭个环境主要是配好 CUDA、Apache Maven，Windows 下用 CYGWIN 会省不少事。嗯，代码是纯 Java 的，用起来还挺清爽，响应也快。适合做大规模的矩阵计算，比如训练机器学习模型、跑聚类啥的。如果你搞的是高性能挖掘任务，这库真能省你不少麻烦。

此函数通过GPU实现了矢量化FFT，结果与Matlab的fft和ifft函数相同。需安装Naga K. Govindaraju的GPUFFTW2.0库，详见http://gamma.cs.unc.edu/GPUFFTW/。适用于Linux和Windows，支持实数和复数FFT，特别适合超过2^20点的大规模FFT。为获得最佳性能，推荐使用AGP8X/PCI-Express NVIDIA GeForce 6800 GT或更快的GPU，视频RAM决定GPU可处理的最大FFT数组长度。

蒙特卡洛eXtreme（MCX） - CUDA版作者：方千千（neu.edu的q.fang）许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3）版本：1.8（v2020，狂暴费米子）网站：[官方网站链接] MCX v2020代表着快速、通用且功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器的开发新里程碑。它在功能和稳定性方面进行了大量改进。以下是版本更新的主要新增功能： 内置基准，帮助新用户更轻松地测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件，方便数据共享 支持使用二进制量数据，并将模拟结果导出为JSON格式 完全适配MCXStudio / MCX / MMC等平台 MCX为