         MATLAB 代码加速和并行化课程培训

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: 从 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: 在 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
在 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