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为了实现GPU的最大灵活性和易用性，MathWorks提供了不同的编程模式来更好地满足开发人员的偏好。有了MATLAB GPU支持，用户便可以一种无缝且不费力的方式加速其应用程序。此外，GPU支持已集成在Parallel Computing Toolbox中，因此可以对所有具有并行性的应用程序进行加速，无论其位于GPU上还是CPU上，并可最终扩展到集群。因此，MATLAB GPU支持只需最少的编程工作，便可将 MATLAB的任务与数据并行化功能扩展到更多硬件平台。

GPU与matlab的接口软件——》jacket

Jacet Engine 是专门用于 MATLAB 的于 GPU 加速的计算引擎。其使标准的 MATLAB 代码能够在 GPU 上运行，将 Matlab 的友好用户界面和 GPU 的技术速度和可视化能力直接连接起。Jacket并非另外一种 GPU 的 API（应用程序接口），也不是简单简单集成了 GPU MEX 功能，而是一个完全对用户透明的系统，能够自动的进行内存转移和计算优化。Jacket 使用了一个叫“on-the-fly”的编译系统使得 GPU 的函数能够以 MATLAB 演算式的方式运行。当前，Jacket 只是基于 NVIDIA 的CUDA 技术。

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北航 CUDA编程 专业课课件 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，CUDA使GPU能够解决复杂的计算问题。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行

GPU 编程 CUDA方法，清华大学并行编程课件。