课程细节
为期两天的课程覆盖各种技术 制作MATLAB
®代码跑得更快使用前置位置和向量化等技术识别并清除计算瓶头并使用MATLAB代码编译MEX文件并使用MATLAB并行服务器TM扩展集群或云从中数核心到高性能计算将在整个课程中探索这些概念之间的交互作用工作长程模拟课程会从实践演示和训练中得益
题目包括:
- 提高核心MATLAB性能
- 生成MEX文件
- 并行计算
- 卸载执行
- 协同集群
- GPU计算
第一天二
提高性能
目标:分析代码性能并使用技术加速MATLAB
- 识别瓶颈
- 分配数组
- 以各种方式向量运算
- 重写算法
生成MEX-Files
目标:从 MATLAB代码生成编译代码文件提高性能
- MATLAB编码器概述和工作流程
- 生成并验证MEX文件
- 万博1manbetx调用非支持函数
- MEX文件生成调整设置
并行计算
目标:并行代码执行以利用多核
- 启动附加MATLAB进程
- 并行运行roops
- 测量加速
- 并行处理多文件
二日二
并行Loops
目标:深入探索并行卢布并应用技术转换卢布
- 并行卢布需求
- 并行搜索
- 取取中间结果
卸载执行
目标:卸载计算到另一个MATLAB进程,以便能够同时使用MATLAB执行其他任务这也是集群工作准备步骤
- 批处理
- 创建批量作业
- 取回结果
- 作业监视器使用
协同集群
目标:加速计算并使用多计算机实现更广泛的模拟
- 局部远程集群
- 动态许可
- 集群发现连接
- 文件存取考量
GPU计算
目标:计算机图形卡执行MATLAB代码作为加速计算的另一个选项
- GPU架构和处理概述
- 适合GPU处理程序
- 调用 GPU函数
- 生成CUDA®MEX文件使用GPU编码
- 使用原存CUDA代码
