मैं CUDA का उपयोग कर GPU पर MATLAB कोड कैसे चला सकता हूं?

Question

मैं एनवीआईडीआईए केयूडीए का उपयोग कर जीपीयू पर MATLAB कोड चलाने के लिए चाहता हूं।

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किसी को भी इन की सलाह देते हैं या उसमें डेवलपर बेहतर होते हैं चाहेंगे: मैं 3 पार्टी इंजन की एक जोड़ी मिल गया? कोई सुझाव या सुझाव?

Answer 1

एनवीआईडीआईए: Accelerating MATLAB with CUDA Using MEX Files से इस पीडीएफ श्वेत पत्र की जांच का एक अतिरिक्त स्रोत है जिसे आप देखना चाहते हैं।

Answer 2

MATLAB R2010b के साथ जारी समांतर कंप्यूटिंग टूलबॉक्स में अब GPU समर्थन है, जिसमें विभिन्न गणितीय परिचालनों के लिए ओवरलोड और पूर्व-मौजूदा CUDA कर्नेल के साथ एक इंटरफ़ेस शामिल है।

यहां डॉक्टर: http://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html

Answer 3

CUDA चेक के साथ जैकेट की तुलना बनाम मैटलैब के लिए बाहर http://www.accelereyes.com/products/compare

इसके अलावा, आप जैकेट एसडीके इस्तेमाल कर सकते हैं एक सरल और अधिक कुशल तरीके से अपने खुद के mexfiles विकसित करने के लिए इस (स्मृति प्रबंधन के अनुसार)

Answer 4

कुल मिलाकर, मैं Accelereyes जैकेट की सिफारिश करता हूं; जो आपकी मूल पोस्ट में आपके निष्कर्षों में से एक था।

हालांकि यह फ्रीवेयर नहीं है, वे बहुत ही महत्वपूर्ण शैक्षणिक छूट देते हैं।

कहा करने के बाद कि, प्रदर्शन के लिहाज से, किसी भी GPU संकलक/भाषा/SDK मैट्रिक्स/वेक्टर/बीजीय/FFT/आदि कोड परिमाण या अधिक बनाम पारंपरिक सीपीयू कोडिंग के एक आदेश में तेजी लाने के लिए जा रहा है। यहां तक ​​कि हाइपर-थ्रेडेड, मेरी व्यक्तिगत मशीन पर 8 रास्ता सीपीयू कोड अपेक्षाकृत सस्ती एनवीडिया क्वाड्रो 4000 कार्ड पर जीपीयू त्वरण के साथ 48x तेज चलाता है। (आपको किसी टेस्ला पर $ 2100 ड्रॉप करने की आवश्यकता नहीं है जब तक कि स्कूल या कोई अन्य इसे प्रदान नहीं कर रहा हो!)

यह कहकर कि, हालांकि मैं सी, सी ++, किसी भी प्रकार का एसक्यूएल, आदि में कुशल हूं ... मेरे पास है एक दशक से अधिक समय तक प्रोग्राम किया गया, मैंने पाया कि जैकेट जल्दी और कुशलता से बहुत आसान हो गया है और वैकल्पिक रूप से मेरे वास्तविक शोध को गति तक पहुंचने के लिए मिलता है। मैंने जीपीयूएमएटी और मैटलैब पीसीटी जीपीयू में देखा, और जैकेट को पावर का एक अजीब संयोजन और मैटलैब और जीपीयू की विदेशी दुनिया के भीतर एकीकरण की आसानी मिली। जैकेट का समर्थन भी शीर्ष पायदान है। मुझे आमतौर पर 1 व्यावसायिक दिन के भीतर अत्यधिक सक्षम प्रतिक्रिया मिल जाएगी और 2 दिनों के भीतर समस्या का समाधान सामान्य था।

मेरे लिए, यह एक बड़ा फायदा है। मुझे डर है कि जीपीयूमैट के पास बहुत सीमित समर्थन है, और मैटलैब, जबकि जैकेट के लिए तुलनात्मक रूप से तुलनात्मक समर्थन होने पर, उनका समर्थन नि: शुल्क नहीं है।

संक्षेप में, यदि आपको अपना मौजूदा कोड प्राप्त करना है (मान लीजिए कि यह जीपीयू समांतरता के लिए एक व्यवहार्य उम्मीदवार है) उत्कृष्ट समर्थन के साथ लगभग 2 सप्ताह में 10-48x तेज चल रहा है, जैकेट जाओ! (वाईएमएमवी)