利用CUDA加速MATLAB编程实战指南

"本书主要探讨了MATLAB与CUDA之间的交互使用，旨在帮助具有MATLAB编程基础的读者利用CUDA加速计算。作者Brian Dushaw详细介绍了如何在MATLAB环境中配置和使用CUDA，通过实例展示了如何利用CUDA的并行计算能力进行矩阵乘法等操作。书中还涉及了数组排序、在mex函数中调用MATLAB函数、GPU变量持久化、CUDA内核定义、多处理器下的网格和块结构、内存管理以及CUDA Visual Profiler的使用等关键概念和技术。" 在MATLAB与CUDA的结合中，CUDA作为一个强大的并行计算平台，可以显著提升MATLAB程序的计算性能。CUDA驱动和工具包是配置的基础，包括驱动安装、CUDA工具包安装、软件开发套件安装和Visual Profiler的使用，这些都是开发者进行CUDA编程所必需的环境准备。 在MATLAB环境中，mex函数作为MATLAB与C/C++代码交互的桥梁，使得MATLAB可以调用CUDA的低级API，从而利用GPU的强大计算能力。书中的一个初始示例是使用CUDA的cuBLAS库实现SGEMM（单精度通用矩阵乘法），这展示了如何利用CUDA进行高效的矩阵运算。 数组的顺序约定在MATLAB与CUDA的交互中至关重要，因为不同的存储方式可能影响数据传输效率。同时，在mex函数内部调用MATLAB函数，需要理解如何在C/C++代码中保持MATLAB的工作环境，以及如何在多次mex函数调用间保留GPU上的变量状态。 CUDA内核是在GPU上执行的并行计算任务，定义一个CUDA内核意味着编写在GPU硬件上运行的代码。书中详细讲解了网格、块、线程的概念，包括多个处理器的使用、网格和块大小的选择，以及warp（线程束）的特性。理解这些概念是充分利用GPU并行性的关键。 内存管理是CUDA编程的一个重要方面，包括主机与设备间的数据传输、显存分配和管理，以及如何避免内存冲突。书中提到了一些需要注意的内存问题，帮助开发者优化程序性能。 CUDA Visual Profiler是调试和优化CUDA程序的利器，通过分析性能数据，开发者可以找出程序中的瓶颈，进一步提升代码效率。 这本书为MATLAB程序员提供了一个深入理解并利用CUDA的途径，通过学习，读者能够将MATLAB的易用性与CUDA的高性能计算能力相结合，以解决复杂计算问题。