MathWorks實現MATLAB應用中隊GPU的支持

近日在GPU技術大會(GTC)上，MathWorks宣布通過使用Parallel Computing Toolbox或MATLAB Distributed Computing Server實現在MATLAB應用中提供對NVIDIA圖形處理器(GPU)的支持。這項支持可使工程師和科學家加快多種MATLAB計算的速度，而無需執行底層編程。
現在，越來越多的工程師和科學家可以借助MATLAB使用NVIDIA的具有支持CUDA的GPU，其中包括基于Fermi架構的最新Tesla 20系列GPU。Parallel Computing Toolbox可以使用戶無需學習CUDA編程或對其應用程序進行重大修改，即可訪問NVIDIA CUDA庫。
MathWorks公司的并行計算市場部經理Silvina Grad-Freilich說：“MATLAB使用方便，它使工程和科學界能快速地采用GPU進行科學計算。MathWorks首次支持NVIDIA具有CUDA的GPU，這使MATLAB用戶能利用GPU極大地提速其應用程序。Parallel Computing Toolbox使MATLAB的工程師和科學家只需進行少量編程，即可訪問所有開放給他們的計算資源，從本地桌面的多核和GPU到集群和網格等。”
GPU最初設計用于圖像密集型視頻游戲產業中的圖形渲染，但近年來GPU不斷發展壯大，現可用于更廣泛的用途。研究人員可對其進行編程以執行計算和復雜圖形效果，用于數據分析、數據可視化，以及金融建模和生物建模等應用。
NVIDIA公司Tesla產品部高級經理Sumit Gupta說：“MATLAB是工程師和科學家工具箱中的基本工具。使用GPU可使MATLAB用戶加速其各種應用，這為工程與科學應用領域中的突破性創新提供了基礎。”

MATLAB用戶可以使用MathWorks提供的Parallel Computing Toolbox在GPU上輕松實現具有GPU計算特色的代碼加速。