课程详细信息
这两天的课程涵盖了各种各样的技巧让你的MATLAB®代码运行得更快。你会识别和消除计算使用预先配置和向量化技术瓶颈。此外,您将使用MATLAB MATLAB代码编译进mex files编码器™。最重要的是,你会在电脑上利用多核的并行与并行计算工具箱™for循环,和扩大跨集群或云从适度数量的核高性能计算(HPC)使用MATLAB并行服务器™。这些概念之间的相互作用将探索整个课程。如果你正在与长期运行的模拟,你将受益于亲身演示和练习过程中。
主题包括:
- 在核心MATLAB提高性能
- 生成mex files
- 并行计算
- 执行卸载
- 使用集群
- GPU计算
第一天2
提高性能
摘要目的:分析代码的性能,利用加速度在MATLAB的技术。
- 识别瓶颈
- Preallocating数组
- Vectorizing操作以不同的方式
- 重写算法
生成mex files
摘要目的:从MATLAB代码生成编译后的代码文件更好的性能。
- MATLAB编码器概述和工作流
- 生成和验证mex files
- 调用不支持的功能金宝app
- 调整设置MEX-file一代
并行计算
摘要目的:利用多核并行化代码执行。
- 开放更多的MATLAB程序
- 平行for循环
- 测量加速
- 并行处理多个文件
第二天2
平行的for循环
摘要目的:详细探讨平行for循环和应用技术转换parfor-loops for循环。
- 平行的for循环的要求
- 并行for循环
- 检索中间结果
执行卸载
摘要目的:将MATLAB计算到另一个过程,为了能够使用MATLAB同时为其他任务。这也是一个准备步骤使用集群。
- 在批处理
- 创建批处理作业
- 检索结果
- 使用工作监督
使用集群
摘要目的:加速计算,实现更广泛的模拟利用多台计算机。
- 本地和远程集群
- 动态许可
- 集群的发现和连接
- 文件访问的考虑
GPU计算
摘要目的:执行MATLAB代码在你的电脑的显卡(GPU)作为另一种选择加速计算。
- GPU的体系结构和加工的概述
- 应用程序适合GPU处理
- 在GPU上调用MATLAB函数
- 生成CUDA®墨西哥人文件使用GPU编码器™
- 使用预先存在的CUDA代码
