利用TESLA GPU和MATLAB实现大规模型数据并行处理
来源:互联网 发布:淘宝开鲜花店 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 05:06
Math works, nvidia
Matlab2011a的解决方案
陈炜
Matlab2011 在gpu上的应用
华平
2007 Tesla宣布
gpu有快速的浮点处理能力
第一代的x86没有浮点处理单元,8087
已经成为业界主流的架构
512个核,非常适合做并行的运算
真实的应用软件加速
分子动力学
基因的排序,检索
两类 计算密集型 内存带宽密集型
gpu在这两类都具有较大的优势
最新的tesla,m2090,以后还有c
665g float
开普勒
浮点运算的能力
软件的支撑环境
cuda c/c++
fortran,与pgi合作
M卡面向数据中心,大客户,oem
m2050,2070,2090
c卡 单独增加gpu计算能力
性能提高班5xx到665
c++更好的支持
中山大学 300多台
amber分子动力学
世界最快的amber模拟
休斯顿 hess 石油天然气 地震资料处理
彭博社 债券定价系统
cuda⒋0的改进
cuda x86
没有gpu的情况下,可以开发gpu的程序
Matlab2011a的解决方案
陈炜
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华平
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gpu有快速的浮点处理能力
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基因的排序,检索
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665g float
开普勒
浮点运算的能力
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没有gpu的情况下,可以开发gpu的程序
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