MATLAB并行编程教程-HPCE-2018-CW1

SP (流式多处理器)：CUDA设备上执行指令的处理单元。 SM (流式多处理器簇)：一个包含多个SP的集群，负责执行线程块。 线程：CUDA程序中最小的可执行单元，由一个内核函数实例化。 线程块：一组线程，在SM上并行执行。 网格：一组线程块，在所有SM上执行。 Warp：线程块中的32个连续线程组成的子组，在SM上一起执行指令。

MATLAB 2018a版本经测试可靠，提供下载链接及详细破解步骤，功能优化显著，比2017版本更易用。

总体目标本课程的总体目标是：熟悉构建OpenCL程序遵循一种简单的方法来隔离现有程序的各个部分，这些部分可以移至内核了解创建和执行内核所需的OpenCL原语检查并消除一些会降低性能的通信瓶颈看一些提高GPU性能的简单技术通过AWS探索远程GPU实例仅此课程内容并不使您成为GPU专家。您应该知道如何从头开始创建OpenCL程序，但是所获得的性能可能不如TBB版本高。检查您的OpenCL环境在编写任何代码之前，值得检查您的OpenCL环境和SDK，仅用于检查是否已安装正确的设备和东西。有一个名为src/test_opencl.cpp的文件，它是一个简单但完整的OpenCL程序。它并没有做很多事情，但是它确实分配了GPU缓冲区并尝试执行内核，这足以表明事情是否已经启动并正在运行。编译该程序，并确保您可以同时构建和执行它。您可能需要弄乱include和link目录以使其构建，以及查找/下载SDK。尽管大多数系统中都安装了OpenCL运行时，但通常并没有安装SDK。 SDK和运行时与TBB一样，您需要两部分：OpenCL SDK，它提供了

Matlab编程第八讲

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在SMP及DSM并行机上，编译系统通常能够自动并行化用户程序（如C/Fortran），但往往需要人工干预，例如通过指导语句或命令行选项，以达到理想的并行效率。并行主要集中在循环操作上，称为细粒度并行。在分布式内存并行机上，目前尚无通用高效的自动并行工具，主要依赖于人工编写并行程序。

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Matlab编程-利用g1dhoughtransform探测椭圆。一种基于Hough表决的高效椭圆检测器。