MATLAB用户在GPU上实现具有GPU计算特色的代码加速
mathworks 宣布通过使用 parallel computing toolbox 或 matlab distributed computing server 实现在matlab 应用中提供对 nvidia 图形处理器(gpu) 的支持。这项支持可使工程师和科学家加快多种 matlab 计算的速度，而无需执行底层编程。
现在，越来越多的工程师和科学家可以借助matlab使用 nvidia的 具有支持 cuda 的 gpu，其中包括基于 fermi 架构的最新 tesla 20 系列 gpu。parallel computing toolbox 可以使用户无需学习 cuda 编程或对其应用程序进行重大修改，即可访问 nvidia cuda 库。
mathworks 公司的并行计算市场部经理 silvina grad-freilich 说：“matlab 使用方便，
它使工程和科学界能快速地采用 gpu 进行科学计算。mathworks 首次支持 nvidia
具有 cuda 的 gpu，这使 matlab 用户能利用 gpu 极大地提速其应用程序。parallel computing toolbox 使 matlab 的工程师和科学家只需进行少量编程，即可访问所有开放给他们的计算资源，从本地桌面的多核和 gpu 到集群和网格等等。”
gpu 最初设计用于图像密集型视频游戏产业中的图形渲染，但近年来 gpu 不断发展壮大，现可用于更广泛的用途。研究人员可对其进行编程以执行计算和复杂图形效果，用于数据分析、数据可视化，以及金融建模和生物建模等应用。
nvidia 公司 tesla 产品部高级经理 sumit gupta 说：“matlab 是工程师和科学家工具箱中的基本工具。使用 gpu 可使 matlab 用户加速其各种应用，这为工程与科学应用领域中的突破性创新提供了基础。”
matlab用户可以使用mathworks提供的parallel computing toolbox在gpu上轻松实现具有gpu计算特色的代码加速。
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