GPU加速MATLAB计算指南

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

这项改进稍微修改了MATLAB用于GPU数组的梯度计算函数，显著提高了处理大型数组（例如1024*256数组）的速度，速度提升达到2-5倍。

介绍了一种高度并行化的两阶段定向图像/视频插值算法，实现实时分辨率上变频。首先，算法通过利用四个对角邻居插入缺失像素，生成梅花形图像。随后，在第二阶段，进一步插值处理梅花形图像中的丢失像素。

此函数通过GPU实现了矢量化FFT，结果与Matlab的fft和ifft函数相同。需安装Naga K. Govindaraju的GPUFFTW2.0库，详见http://gamma.cs.unc.edu/GPUFFTW/。适用于Linux和Windows，支持实数和复数FFT，特别适合超过2^20点的大规模FFT。为获得最佳性能，推荐使用AGP8X/PCI-Express NVIDIA GeForce 6800 GT或更快的GPU，视频RAM决定GPU可处理的最大FFT数组长度。

这篇文章介绍了一种新开发的基于频域的维纳滤波器算法，专为GPU设计，以增强图像的去斑效果，并考虑了图像的局部特征。该方法在Matlab R2018b环境下开发，要求使用CUDA v9.1和cudnn v7.1.3进行GPU加速。研究由那不勒斯大学“Parthenope”完成，仅限于非营利用途。引用时请参考文献 B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio和G. Schirinzi（2019）。

蒙特卡洛eXtreme（MCX） - CUDA版作者：方千千（neu.edu的q.fang）许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3）版本：1.8（v2020，狂暴费米子）网站：[官方网站链接] MCX v2020代表着快速、通用且功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器的开发新里程碑。它在功能和稳定性方面进行了大量改进。以下是版本更新的主要新增功能： 内置基准，帮助新用户更轻松地测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件，方便数据共享 支持使用二进制量数据，并将模拟结果导出为JSON格式 完全适配MCXStudio / MCX / MMC等平台 MCX为研究人员提供了一个高效且易于使用的工具，广泛应用于光子学、医学成像等领域。

该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比（例如，5%的临界值）生成伪谱加速度（PSA）、伪谱速度（PSV）和谱位移（SD）谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中，展示了如何使用该函数，并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。

R软件代码可以通过CudaMat在支持CUDA编程语言的图形卡上进行高速计算。目前，这些图形卡可以从NVidia获得。CudaMat使用户能够将现有的Matlab代码轻松转换为加速版本。例如，像'a = cuda(a)'这样的单行代码将Matlab对象'a'转换为CudaMat对象'a'。可以使用Matlab命令'whos'来验证对象。较早版本（2.0.0之前）可在其他位置找到。注意：要在Windows上使用无需预装Cuda开发的工作版本，需要获取文件'cufft64_90.dll'并将其放入'CudaMat/bin'文件夹！CudaMat在处理大型矩阵和向量之间的复杂计算，如和或傅里叶变换时，性能显著提升。但是，对于涉及大量小型矩阵和向量运算的问题，CudaMat可能效果不佳，甚至比标准Matlab代码还慢。

seismicparam函数用于基于加速度时间序列计算多种地震参数，提供详尽的地震活动分析结果。以下是该函数的主要计算内容： 速度与时间与位移与时间的关系 峰值地面加速度(PGA)、峰值地面速度(PGV)、峰值地面位移(PGD) Arias强度随时间变化与总Arias强度(Ia) 显著持续时间：5%至75%的Ia（D5-75）及5%至95%的Ia（D5-95） 平均周期(Tm) 伪加速响应谱(Sa)、伪速度响应谱(Sv)、位移响应谱(Sd) 傅立叶幅度谱(FAS) 通过该函数，地震工程师可以获得全面的地震活动参数，辅助进一步的地震评估与分析。