Analyse numérique

Les GPU CUDA permettent d’accélérer et d’optimiser des logiciels comme MATLAB®, Mathematica, Jacket™ et LabView.

Matrice MATLAB division gauche pour calcul x = A\b GPU Tesla C2050 vs. CPU Core 2 Quad Q6600 [En savoir plus]	GPU Jacket HPC Tesla C2050 vs. CPU Athlon 64 X2 5200 (6 cœurs) [En savoir plus]

* Accélération théorique par rapport à un système basé sur un CPU quad-core x64. Données calculées en interne par NVIDIA ou fournies par l’éditeur de l’application.

Logiciels permettant d’accélérer MATLAB grâce aux GPU compatibles avec CUDA

• Accélération MATLAB via les GPU Tesla/Quadro
• Moteur Jacket pour MATLAB par Accelereyes
• Prototypage et accélération CUDA via Mathematica
• Inscrivez-vous pour tester la version bêta de MathWorks pour MATLAB accéléré par CUDA
• GPULib : fonctions mathématiques pour IDL et MATLAB
• Outil Integrating Simulink avec des fonctions-S accélérées par CUDA
• Intégration du calcul par le GPU dans l’environnement statistique R
• Plug-in Mathematica pour CUDA
• Bibliothèque pour GPU CUDA pour LabVIEW par National Instruments
• Exemple d’utilisation de CUDA depuis LabVIEW CVI

Rapports techniques sur l’accélération MATLAB grâce aux GPU CUDA

• Détection Canny Edge avec CUDA
• Didacticiel CUDA MATLAB
• Extrapolation bilinéaire 2D exploitant CUDA
• Convolution rapide en 2D basée sur CUDA
• Transformations affines en microscopie à quadrature optique

• Autres solutions verticales Tesla
• Outils de développement de logiciels et bibliothèques CUDA

MATLAB est une marque déposée de The MathWorks, Inc.

Jacket est une marque commerciale d’AccelerEyes