?本課程包含多種 MATLAB??代碼加速運行的技術。使用諸如預分配和向量化的技術，您可以找出計算瓶頸并解決該問題。此外，您將使用 MATLAB Coder?將 MATLAB 代碼編譯為 MEX 文件。另外，您還可以使用 Parallel Computing Toolbox??在多核計算機中并行處理 for 循環(huán)，您也可借助 MATLAB Distributed Computing Server??在多臺計算機做進一步處理。本課程將討論這些概念的相互作用。若您進行長時間仿真工作，本課程的示例和練習將會讓你受益良多。課程將探討數據分析、可視化、建模和編程等主題。具體包括：

• 提高核心 MATLAB 性能
• 生成 MEX 文件
• 計算并行化
• 負載均衡
• 使用集群
• GPU 計算

• 課程要求

  MATLAB 基礎，或者同等 MATLAB 使用經驗。

  改善性能	Objective:?分析代碼性能，使用技術加速 MATLAB。 ·?發(fā)現瓶頸 ·?數組預分配 ·?多種向量化操作 ·?算法重寫
  生成 MEX 文件	Objective:?從 MATLAB 代碼生成編譯代碼文件以獲得更好的性能。 ·?MATLAB Coder 概述和工作流程 ·?生成并驗證 MEX 文件 ·?調用不支持的函數 ·?調整 MEX 文件生成設置
  計算并行化	Objective:?使用多核心進行代碼并行執(zhí)行。 ·?打開其它 MATLAB 進程 ·?并行運行 for 循環(huán) ·?評估加速 ·?并行處理多個文件

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  for 循環(huán)并行化	Objective:?討論 for 循環(huán)并行化的細節(jié)和 for 循環(huán)到 parfor 循環(huán)的轉化應用技術。 ·?for 循環(huán)并行化的需求 ·?for 循環(huán)并行化 ·?檢索中間結果
  負載均衡	Objective:?將計算負載轉移到另一個 MATLAB 進程以便使用 MATLAB 同時處理其它任務。這也是使用集群的準備步驟。 ·?批量處理 ·?創(chuàng)建批量工作 ·?檢索結果 ·?使用 Job Monitor
  使用集群	Objective:?使用多臺計算機加速計算和實現廣泛仿真。 ·?本地和遠程集群 ·?動態(tài)許可證 ·?集群發(fā)現和連接 ·?文件訪問
  GPU 計算	Objective:?在 GPU 中運行 MATLAB 代碼。 ·?GPU 架構和處理簡介 ·?適用于 GPU 處理的應用程序 ·?在 GPU 中調用 MATLAB 函數 ·?使用 GPU Coder?生成 CUDA??MEX 文件 ·?使用現有的 CUDA 代碼

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