课程培训
MATLAB 代码加速和并行化培训与咨询

MATLAB 代码加速和并行化培训与咨询

本课程为期两天,包含多种 MATLAB 代码加速运行的技术。使用诸如预分配和向量化的技术,您可以找出计算瓶颈并解决该问题。此外,您将使用 MATLAB Coder MATLAB 代码编译为 MEX 文件。另外,您还可以使用 Parallel Computing Toolbox 在多核计算机中并行处理 for 循环,您也可借助 MATLAB Distributed Computing Server 在多台计算机做进一步处理。本课程将讨论这些概念的相互作用。若您进行长时间仿真工作,本课程的示例和练习将会让你受益良多。课程将探讨数据分析、可视化、建模和编程等主题。具体包括:

· 提高核心 MATLAB 性能

· 生成 MEX 文件

· 计算并行化

· 负载均衡

· 使用集群

· GPU 计算

课程要求

MATLAB 基础,或者同等 MATLAB 使用经验。

Day 1 of 2

改善性能

Objective: 分析代码性能,使用技术加速 MATLAB

· 发现瓶颈

· 数组预分配

· 多种向量化操作

· 算法重写

生成 MEX 文件

Objective: MATLAB 代码生成编译代码文件以获得更好的性能。

· MATLAB Coder 概述和工作流程

· 生成并验证 MEX 文件

· 调用不支持的函数

· 调整 MEX 文件生成设置

计算并行化

Objective: 使用多核心进行代码并行执行。

· 打开其它 MATLAB 进程

· 并行运行 for 循环

· 评估加速

· 并行处理多个文件

 

Day 2 of 2

for 循环并行化

Objective: 讨论 for 循环并行化的细节和 for 循环到 parfor 循环的转化应用技术。

· for 循环并行化的需求

· for 循环并行化

· 检索中间结果

负载均衡

Objective: 将计算负载转移到另一个 MATLAB 进程以便使用 MATLAB 同时处理其它任务。这也是使用集群的准备步骤。

· 批量处理

· 创建批量工作

· 检索结果

· 使用 Job Monitor

使用集群

Objective: 使用多台计算机加速计算和实现广泛仿真。

· 本地和远程集群

· 动态许可证

· 集群发现和连接

· 文件访问

GPU 计算

Objective: GPU 中运行 MATLAB 代码。

· GPU 架构和处理简介

· 适用于 GPU 处理的应用程序

· GPU 中调用 MATLAB 函数

· 使用 GPU Coder生成 CUDA MEX 文件

· 使用现有的 CUDA 代码

 




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