CUDAを使用してGPU上でMATLABコードを実行するにはどうすればよいですか？

Question

NVIDIAのCUDAを使用してGPU上でMATLABコードを実行したい。

• Jacket
• GPUMat

は、誰もがこれらをお勧めしますか、そこがより良いものであります：私は、サードパーティのエンジンのカップルを見つけましたか？ヒントや提案はありますか？

Answer 1

チェックアウトしたいと思う追加の情報源は、NVIDIAのこのPDFホワイトペーパー、Accelerating MATLAB with CUDA Using MEX Filesです。

Answer 2

MATLABでリリースされたParallel Computing Toolbox R2010bには、さまざまな数学演算のオーバーロードや既存のCUDAカーネルとのインターフェイスなど、GPUサポートが追加されました。

ここドク：CUDAを使ってMATLAB VSジャケットの比較のためにhttp://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html

Answer 3

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

これをチェックしてください。また、あなたがより簡単でより効率的な方法で自分自身mexfilesを開発するジャケットSDKを使用することができます（メモリ管理賢明）

Answer 4

全体として、私はAccelereyes Jacketをお勧めします。これは元の投稿のあなたの発見の一つでした。

フリーウェアではありませんが、非常に大きな教育割引があります。

GPUコンパイラ/言語/ sdkは、伝統的なCPUコードと比較して、マトリックス/ベクトル/代数/ FFT/etcコードの速度を上げようとしています。パーソナルマシン上のハイパースレッディングの8ウェイCPUコードでも、比較的安価なnvidia quadro 4000カードでGPUアクセラレーションを使用すると、48倍高速に動作します。 （あなたが学校や他の誰かがそれを提供していない限り、テスラに$ 2100を落とす必要はありません！）

私はc、C++、SQLなどに堪能ですが私はジャケットがはるかに迅速かつ効率的に簡単になることがわかりました。そして、私の本当の研究成果を最適化するのに最適です。私は、GPUMatとMatlab PCT GPUを調べ、ジャケットが、GPUの外来世界とmatlab内でのパワーと使いやすさの奇妙な組み合わせであることを発見しました。ジャケットのサポートも一流です。私は通常、1営業日以内に非常に有能な応答を得て、2日以内に問題への解決が典型的でした。

私にとって、それは大きな利点です。私はGPUmatが非常に限られたサポートを持っていることを恐れ、matlabはジャケットに一見匹敵するサポートを持っているが、彼らのサポートは無料ではない。

要約すれば、優れたサポートで約2週間で10-48倍速く実行している既存のコードを取得する必要がある場合は、ジャケットに行ってください！ （YMMV）