通常需要将涉及少量数据的技术计算问题缩放到更大的数据集。只需循环数据的每个部分都可以成为计算瓶颈，特别是如果应用程序必须实时运行。MATLAB®提供了用于加速算法的几种方法，包括在多核处理器和GPU上并行执行计算。如果您有NVDIA GPU可用，则一种方法是利用GPU与并行计算工具箱TM的并行架构和吞吐量。某些类别的问题，特别是在计算几何和可视化上，可以在GPU上非常有效地解决。
在本次提交中，我们将修改一个在GPU上运行的算法，然后在一秒钟内解决一个涉及数百万条线和形状的几何问题。我们用追踪光线与物体相交的问题来说明这种方法。这种类型的问题存在于各种应用中，包括场景渲染和医学成像。
这段代码伴随文章“在MATLAB中使用GPU计算解决大型几何和可视化问题”(http://www.mathworks.co.uk/company/newsletters/articles/solving-large-geometric-and-visualization-problems-with-gpu-computing-in-matlab.html）