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我想使用 NVIDIA 的 CUDA 在 GPU 上运行 MATLAB 代码。我发现了几个 3rd-party 引擎：

有人会推荐这些还是那里有更好的？有什么提示或建议吗？

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与 MATLAB R2010b 一起发布的 Parallel Computing Toolbox 现在支持 GPU，包括各种数学运算的重载，以及与预先存在的 CUDA 内核的接口。

文档在这里： http: //www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html

于 2009-12-09T08:06:34.413 回答
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您可能想要查看的另一个信息来源是 NVIDIA 的这份 PDF 白皮书：使用 MEX 文件使用 CUDA 加速 MATLAB。

于 2009-12-08T19:04:17.560 回答
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对于夹克与 Matlab 与 CUDA 的比较，请查看 http://www.accelereyes.com/products/compare

您也可以使用 Jacket SDK 以更简单、更有效的方式开发自己的 mexfiles（内存管理明智）

于 2011-01-27T09:51:27.457 回答
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总的来说，我会推荐 Accelereyes 夹克；这是您在原始帖子中的发现之一。

虽然它不是免费软件，但它们确实提供了非常可观的教育折扣。

话虽如此，在性能方面，任何GPU 编译器/语言/sdk 都将比传统 CPU 编码加速矩阵/向量/代数/FFT/等代码一个数量级或更多。即使是我个人机器上的超线程 8 路 CPU 代码，在相对便宜的 nvidia quadro 4000 卡上运行 GPU 加速也快 48 倍。（除非学校或其他人提供，否则您无需花 2100 美元购买特斯拉！）

话虽如此，尽管我精通 c、c++、任何类型的 SQL 等......我已经编程了十多年，我发现夹克更容易快速有效地完成我真正的研究工作加速。我研究了 GPUMat 和 Matlab PCT GPU，发现夹克是在 matlab 和 GPU 的外国世界中强大和易于集成的奇怪组合。夹克的支持也是一流的。我通常会在 1 个工作日内得到高度称职的回复，并且通常会在 2 天内解决问题。

对我来说，这是一个巨大的优势。我担心 GPUmat 的支持非常有限，而 matlab 的支持虽然看起来与夹克相当，但它们的支持并不是免费的。

总而言之，如果您需要让现有代码（假设它是 GPU 并行化的可行候选者）在大约 2 周内以 10-48 倍的速度运行并提供出色的支持，那就去夹克吧！(YMMV)

于 2012-07-07T17:46:56.503 回答