GPU Programming in MATLAB

 
 
Morgan Kaufmann (Verlag)
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 25. August 2016
  • |
  • 318 Seiten
 
E-Book | ePUB mit Adobe DRM | Systemvoraussetzungen
E-Book | PDF mit Adobe DRM | Systemvoraussetzungen
978-0-12-805133-7 (ISBN)
 

GPU programming in MATLAB is intended for scientists, engineers, or students who develop or maintain applications in MATLAB and would like to accelerate their codes using GPU programming without losing the many benefits of MATLAB. The book starts with coverage of the Parallel Computing Toolbox and other MATLAB toolboxes for GPU computing, which allow applications to be ported straightforwardly onto GPUs without extensive knowledge of GPU programming. The next part covers built-in, GPU-enabled features of MATLAB, including options to leverage GPUs across multicore or different computer systems. Finally, advanced material includes CUDA code in MATLAB and optimizing existing GPU applications. Throughout the book, examples and source codes illustrate every concept so that readers can immediately apply them to their own development.


  • Provides in-depth, comprehensive coverage of GPUs with MATLAB, including the parallel computing toolbox and built-in features for other MATLAB toolboxes
  • Explains how to accelerate computationally heavy applications in MATLAB without the need to re-write them in another language
  • Presents case studies illustrating key concepts across multiple fields
  • Includes source code, sample datasets, and lecture slides


Nikolaos Ploskas is a Postdoctoral Researcher at the Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, USA. He received his Bachelor of Science degree, Master's degree, and Ph.D. in Computer Systems from the Department of Applied Informatics of the University of Macedonia, Greece. His primary research
interests are in:
Operations research,
Mathematical programming,
Linear programming,
Parallel programming,
GPU programming,
Decision support systems.
Dr. Ploskas has participated in several international and national research projects. He is the author or co-author of writings in more than 40 publications, including high-impact journals and book chapters, and conference publications. He has also served as a reviewer for many scientific journals. He received an honorary award from HELORS (Hellenic Operations Research Society) for the best doctoral dissertation in operations research (2014).
  • Englisch
  • San Francisco
  • |
  • USA
Elsevier Science
  • 35,64 MB
978-0-12-805133-7 (9780128051337)
0128051337 (0128051337)
weitere Ausgaben werden ermittelt
  • Front Cover
  • GPU Programming in MATLAB
  • Copyright
  • Dedication
  • Contents
  • About the Authors
  • Foreword
  • Preface
  • Chapter 1: Introduction
  • 1.1 Parallel programming
  • 1.1.1 Introduction to Parallel Computing
  • 1.1.2 Classification of Parallel Computers
  • 1.1.3 Parallel Computers' Memory Architectures
  • 1.2 GPU programming
  • 1.3 CUDA architecture
  • 1.4 Why GPU programming in MATLAB? when to use GPU programming?
  • 1.5 Our approach: Organization of the book
  • 1.6 Chapter Review
  • Chapter 2: Getting started
  • 2.1 Hardware Requirements
  • 2.2 Software requirements
  • 2.2.1 NVIDIA CUDA Toolkit
  • Windows
  • Linux
  • MAC OS
  • 2.2.2 MATLAB
  • Windows
  • Linux
  • MAC OS
  • 2.3 Chapter review
  • Chapter 3: Parallel Computing Toolbox
  • 3.1 Product Description and Objectives
  • 3.2 Parallel for-loops (parfor)
  • Example: Monte Carlo simulation to approximate the area of a figure
  • 3.3 Single program multiple data (spmd)
  • Example: Monte Carlo simulation to approximate the area of a figure
  • 3.4 Distributed and codistributed arrays
  • 3.5 Interactive parallel development (pmode)
  • 3.6 GPU Computing
  • 3.7 Clusters and Job Scheduling
  • 3.8 Chapter Review
  • Chapter 4: Introduction to GPU programming in MATLAB
  • 4.1 GPU Programming Features in MATLAB
  • 4.2 GPU arrays
  • 4.3 Built-in MATLAB functions for GPUS
  • Example: Image edge detection
  • 4.4 Element-wise MATLAB code on GPUs
  • Example: Filter signal using fast convolution
  • 4.5 Chapter review
  • Chapter 5: GPU programming on MATLAB toolboxes
  • 5.1 Communications System Toolbox
  • Example: Convolutional coding
  • 5.2 Image Processing Toolbox
  • Example: Computed tomography image reconstruction
  • 5.3 Neural Network Toolbox
  • Example: Neural network training and simulation on chemical dataset
  • 5.4 Phased Array System Toolbox
  • Example: Clutter simulation of a radar system
  • 5.5 Signal Processing Toolbox
  • Example: Filter signal using circular convolution
  • 5.6 Statistics and Machine Learning Toolbox
  • Example: Estimation of descriptive statistics measures using the Monte Carlo method
  • 5.7 Chapter Review
  • Chapter 6: Multiple GPUs
  • 6.1 Identify and run code on a specific GPU device
  • 6.2 Examples using multiple GPUs
  • Example 1: Monte Carlo simulation to approximate the area of a figure
  • Example 2: Estimation of descriptive statistics measures using the Monte Carlo method
  • Example 3: Image edge detection on multiple images
  • 6.3 Chapter review
  • Chapter 7: Run CUDA or PTX code
  • 7.1 A brief introduction to CUDA C
  • 7.2 Steps to run CUDA or PTX code on a GPU through MATLAB
  • 7.3 Example: Vector addition
  • 7.4 Example: Matrix multiplication
  • 7.5 Chapter review
  • Chapter 8: MATLAB MEX functions containing CUDA code
  • 8.1 A brief introduction to MATLAB MEX files
  • 8.2 Steps to run MATLAB MEX functions on GPU
  • 8.3 Example: Vector addition
  • 8.4 Example: matrix multiplication
  • 8.5 Chapter review
  • Chapter 9: CUDA-accelerated libraries
  • 9.1 Introduction
  • 9.2 cuBLAS
  • 9.3 cuFFT
  • 9.4 cuRAND
  • 9.5 cuSOLVER
  • 9.6 cuSPARSE
  • 9.7 NPP
  • 9.8 Thrust
  • 9.9 Chapter review
  • Chapter 10: Profiling code and improving GPU performance
  • 10.1 MATLAB Profiling
  • 10.2 CUDA Profiling
  • 10.3 Best Practices for Improving GPU Performance
  • 10.4 Chapter Review
  • References
  • List of Examples
  • Index
  • Back Cover

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