HPC 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。

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。

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。

matlab说话代码帝国学院，HPCE 2013 CW4-OpenCL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，并尝试执行它们。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。尽管在许多系统中都安装了OpenCL运行时，但不一定总是有一个SDK。 Windows用户有许多可用的SDK可以从AMD，Intel，NVidia等下载。这些

讨论在GPU上优化矩阵乘法时，首先需了解矩阵乘法本身及GPU与CUDA编程模型基础。矩阵乘法是科学计算中的核心操作，广泛用于工程、物理和数学领域。GPU作为高性能并行处理器，能显著加速多种计算密集型任务，特别是矩阵乘法。CUDA为NVIDIA GPU设计的并行计算架构，提供C语言风格的编程接口，允许直接在GPU上执行自定义并行算法。GT200是NVIDIA的重要GPU型号，支持双精度计算，适合科学计算。优化矩阵乘法可通过算法复杂度和时间复杂度的研究，以及针对特定处理器架构的算法优化，如CUBLAS库提供的高性能矩阵乘法。文章提到，矩阵分块方法有效利用GPU并行性，提高计算效率。还探讨了资源利用分析、显存数据调度设计和算法优化策略。通过合理的内存管理和数据调度，可显著提高矩阵乘法的效率。

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。