GPU计算

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

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。

然而，这本书采取了另一种方法。本书面向开发或维护MATLAB应用程序的学生、科学家和工程师，希望通过GPU编程加速其代码，同时不失MATLAB提供的诸多优势。本书的读者可能对MATLAB编码有一定或较多的经验，但对并行架构不甚熟悉。

Anaconda 环境所需的安装包，可离线获取。

PG_strom搭建指南 本指南将引导您完成GPU数据库PG_strom的搭建步骤，包含PostgreSQL的安装和PG_strom的安装。 PostgreSQL安装 从PostgreSQL官网获取对应操作系统的安装包。 根据官方文档进行安装，并根据实际需求进行配置。 PG_strom安装 确认已安装CUDA驱动。 从PG_strom官网获取对应版本的安装包。 参照官方文档进行安装，并根据实际需求进行配置。 完成上述步骤后，您即可使用PG_strom进行GPU加速的数据处理。

Matlab开发-Agpumandelbrotset。利用Matlab和GPU探索曼德博集。

这是STOMP算法的GPU实现，它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能，建议使用至少CUDA工具包版本9.0，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建，但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构，您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径，通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下，内核参数仅针对Volta优化，如果目标是Pascal或更早的版本，请相应地调整STOMP.cu中的设置。

MATLAB神经网络案例分析展示了CPU和GPU并行运算的技术应用。这些案例涵盖了神经网络在不同硬件平台上的运算方式及其优势。

学习如何在Matlab中编写GPU加速的离散偶极近似（DDA）代码。

使用 MATLAB 复变函数创建指数函数代码并运用 GPU 加速，深入探索 HPC GPU 计算的优势。从基础示例到复杂代码，展示 GPU 的速度优势，消除技术障碍。希望该演示能激发对科学计算，特别是对年轻一代的兴趣。