MATLAB GPU编程实战

本书深入讲解MATLAB中的GPU编程技术，涵盖并行计算工具箱、gpuArray、CUDA内核集成及MEX文件开发。通过真实案例，帮助读者掌握利用GPU加速计算密集型应用的核心方法，适合希望提升MATLAB性能的工程师与科研人员。 MATLAB中的GPU编程是一种利用图形处理单元（GPU）来加速数学计算的技术。随着计算机图形和交互式游戏的迅速发展，GPU的处理能力得到了巨大的提升，现代GPU拥有成百上千的小型核心，可以并行处理大量数据。在高性能计算领域，GPU并行计算的能力逐渐被发掘并用于大规模科学计算。 本书《MATLAB GPU编程实战》深入讲解了在MATLAB环境下如何进行GPU编程。书中涵盖了并行计算工具箱的使用，这是MATLAB为方便并行计算而提供的工具集。此外，书籍还介绍了gpuArray这一特定于GPU计算的数据类型，它使得开发者能以数组的形式在GPU上存储和操作数据。使用gpuArray，可以在MATLAB中直接执行许多数组操作，并自动地在GPU上进行运算，这样可以显著提高数值计算的效率。 除了以上内容，书中还详细介绍了CUDA内核的集成。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU来执行通用计算。在MATLAB中，可以集成CUDA代码到MATLAB程序中，从而实现更为复杂的并行计算。作者还介绍了如何使用MEX文件进行GPU编程，MEX文件是一种可执行文件，能够与MATLAB代码交互运行，通过这种方式，开发者可以将GPU的优势更灵活地应用到需要优化的计算中。 本书通过一系列真实案例，讲解了如何将上述技术应用于实际问题，帮助读者掌握利用GPU加速计算密集型应用的核心方法。案例包括图像处理、深度学习、线性代数运算等多个领域。尤其对于工程师和科研人员来说，GPU编程是一个能够显著提升MATLAB性能的利器，学会使用这一技术将为他们在处理大规模数据和高复杂度计算时提供极大的帮助。 书中内容不仅适合那些希望通过GPU计算提升MATLAB性能的读者，同时也为希望深入理解GPU并行计算原理的读者提供了丰富的知识。考虑到并行计算在现代科学和工程领域的重要性日益增加，本书内容对于这一领域的专业人员来说是一份宝贵的资源。