MATLAB与CUDA结合：加速计算指南

"这篇文档是关于在MATLAB环境中利用CUDA技术进行计算加速的详细指南，由Brian Dushaw撰写，日期为2008年8月19日。CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，使得开发者能够利用图形处理单元（GPU）的强大计算能力来加速科学计算任务。MATLAB结合CUDA，可以显著提高数据处理效率，特别是在处理大规模矩阵运算时。" 正文： 1. 引言 介绍最新一代高性能显卡提供了强大的计算能力，拥有100-200个内核、300-1000+MB的显存以及快速的处理器间通信，这使得GPU计算成为可能。通过MATLAB和mex函数，可以充分利用这些GPU的计算潜力，为科学计算提供加速。 2. 安装与配置：CUDA - 驱动：安装最新的NVIDIA驱动程序是使用CUDA的前提，它允许系统识别并有效利用GPU。 - 工具包：CUDA工具包包含了编译器和其他必要的开发工具，用于创建和调试CUDA程序。 - 软件开发套件：SDK提供了示例代码和文档，帮助开发者理解CUDA编程。 - 可视化探查器：CUDA Visual Profiler可以帮助分析性能，找出优化点。 3. 安装与配置：MATLAB mex环境 mex函数是MATLAB与C/C++代码之间的接口，用于编写高效的底层代码，配置mex环境可以将CUDA代码集成到MATLAB中。 4. 第一个程序：使用cudaBLAS进行矩阵乘法 cudaBLAS是CUDA提供的数学库，用于实现BLAS（基础线性代数子程序）操作，这里演示了如何使用cudaBLAS加速矩阵乘法。 5. 数组排序约定 讨论了在MATLAB和CUDA之间传递数组时应遵循的数组存储顺序和排列规则，以确保正确执行计算。 6. 在mex函数中调用MATLAB函数 解释如何在自定义的mex函数内部调用MATLAB函数，以便在GPU上执行MATLAB代码。 7. 保留GPU上的变量 阐述如何在mex函数调用之间保持GPU内存中的变量，以避免不必要的数据传输。 8. 在mex函数中定义CUDA内核 CUDA内核是运行在GPU上的并行计算程序，本节指导如何在mex函数中定义和调用自定义的CUDA内核。 9. 网格、块、线程和相关概念 - 多处理器：GPU由多个处理器组成，每个处理器可以并行运行多个线程。 - 网格和块大小：定义了线程的组织结构，网格由多个线程块组成，线程块又包含多个线程。 - 纹理：一组线程的执行单位，通常包含32个线程。 - 线程：执行计算的基本单元，每个线程有自己的内存空间和执行路径。 10. 内存问题 讨论了在CUDA编程中需要注意的内存管理问题，如显存分配、复制和释放等。 11. 使用CUDA Visual Profiler CUDA Visual Profiler提供性能分析，帮助识别和优化代码中的瓶颈。 12. 致谢 文档作者对支持和帮助的人表示感谢。 这个文档详细地指导了如何在MATLAB中使用CUDA进行并行计算，涵盖了从环境设置、编程模型到性能优化的多个方面，是MATLAB用户想要利用GPU加速计算的宝贵资源。