加速和并行的MATLAB代码

这个为期两天的课程涵盖了制作MATLAB的各种技术^®代码运行得更快。您将使用预分配和向量化等技术识别并消除计算瓶颈。此外，您将使用MATLAB Coder将MATLAB代码编译成mex文件^™．在此之上，您将利用计算机上的多核，通过使用Parallel Computing Toolbox并行化for循环^™，并使用MATLAB并行服务器跨多台计算机进行扩展^™．这些概念之间的相互作用将贯穿整个课程。如果您正在使用长时间运行的模拟，您将受益于本课程中的实际演示和练习。主题包括:

改进MATLAB核心的性能
生成mex files
并行计算
执行卸载
使用集群
GPU计算

详见课程大纲

先决条件

MATLAB基础，或使用MATLAB的同等经验

第二天的第一天
提高性能	摘要目的:在MATLAB中分析代码性能和利用加速技术。识别瓶颈 Preallocating数组以各种方式进行矢量化操作重写算法
生成mex files	摘要目的:从MATLAB代码生成编译的代码文件，以获得更好的性能。 MATLAB编码器概述和工作流生成和验证mex文件调用不支持的功能金宝app 调整mex文件生成的设置
并行计算	摘要目的:并行化代码执行以利用多核。打开额外的MATLAB程序平行for循环测量加速并行处理多个文件

第二天
平行的for循环	摘要目的:更详细地探讨并行for循环，并应用将for循环转换为parfor循环的技术。并行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:卸载计算到另一个MATLAB进程，以便能够使用MATLAB的其他任务在同一时间。这也是使用集群的准备步骤。在批处理创建批处理作业检索结果使用作业监视器
使用集群	摘要目的:利用多台计算机加速计算和实现更广泛的模拟。本地和远程集群动态许可集群发现和连接文件访问的考虑
GPU计算	摘要目的:在计算机的图形卡(GPU)上执行MATLAB代码，作为加速计算的另一个选项。 GPU架构和处理概述适用于GPU处理的应用在GPU上调用MATLAB函数生成CUDA^®使用GPU编码器的MEX文件^™ 使用预先存在的CUDA代码

保证运行

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