MATLAB喜获GPU支持 MathWorks代码加速

    近日在 GPU 技术大会(GTC)上，MathWorks宣布通过使用Parallel Computing Toolbox或MATLAB Distributed Computing Server实现在MATLAB 应用中提供对NVIDIA图形处理器 (GPU) 的支持。这项支持可使工程师和科学家加快多种MATLAB计算的速度，而无需执行底层编程。

　　现在，越来越多的工程师和科学家可以借助MATLAB使用NVIDIA的具有支持CUDA的GPU，其中包括基于Fermi架构的最新Tesla 20系列GPU。Parallel Computing Toolbox可以使用户无需学习CUDA编程或对其应用程序进行重大修改，即可访问 NVIDIA CUDA库。

　　MathWorks公司的并行计算市场部经理Silvina Grad-Freilich说：“MATLAB使用方便，它使工程和科学界能快速地采用GPU进行科学计算

MathWorks首次支持NVIDIA

　　具有CUDA的GPU，这使 MATLAB 用户能利用GPU极大地提速其应用程序。Parallel Computing Toolbox 使 MATLAB的工程师和科学家只需进行少量编程，即可访问所有开放给他们的计算资源，从本地桌面的多核和GPU到集群和网格等等。”

　　GPU最初设计用于图像密集型视频游戏产业中的图形渲染，但近年来 GPU 不断发展壮大，现可用于更广泛的用途。研究人员可对其进行编程以执行计算和复杂图形效果，用于数据分析、数据可视化，以及金融建模和生物建模等应用。

　　NVIDIA公司Tesla产品部高级经理 Sumit Gupta 说：“MATLAB 是工程师和科学家工具箱中的基本工具。使用GPU可使MATLAB用户加速其各种应用，这为工程与科学应用领域中的突破性创新提供了基础。”

    NVIDIA公司Tesla产品部高级经理Sumit Gupta说：“MATLAB是工程师和科学家工具箱中的基本工具。使用GPU可使MATLAB用户加速其各种应用，这为工程与科学应用领域中的突破性创新提供了基础。”

    MATLAB用户可以使用MathWorks提供的Parallel Computing Toolbox在GPU上轻松实现具有GPU计算特色的代码加速。

    关于MathWorks

    MathWorks是数学计算软件领域世界领先的开发商。它所推出的MATLAB是一种用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算的程序设计环境，称为“科学计算的语言”。Simulink是一种图形环境，可用于对多领域动态系统和嵌入式系统进行仿真和模型化设计。全球的工程师和科学家们都依赖于MathWorks公司所提供的这些产品家族，来加快在汽车、航空、电子、金融服务、生物医药以及其它行业的发明、创新及开发的步伐。MathWorks产品也是全球众多大学和学术机构的基本教研工具。MathWorks创建于1984年，总部位于美国马萨诸塞州内蒂克市 (Natick, Massachusetts)，员工有2200多人，分布在15个国家/地区。