Accelerazione MATLAB
Le applicazioni software di calcolo matematico quali MATLAB, Mathematica e LabView traggono grande vantaggio dall'uso di GPU CUDA-compatibili. Queste applicazioni basate su scripting di alto livello e linguaggio software possono avvalersi delle librerie CUDA FFT e BLAS oltre a scrivere funzioni CUDA per i kernel chiave.
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| L'accelerazione di Black-Scholes in MATLAB si avvale del plug-in Jacket Accelereyes |
Accelerazione dell'elaborazione dell'immagine in MATLAB usando CUDA Luo, Duraiswami |
Scaricamento di software che consente di accelerare MATLAB grazie a GPU CUDA-compatibili
- Motore Jacket per MATLAB di Accelereyes
- Iscrizione alla beta di MathWorks per MATLAB accelerato da CUDA
- White Paper di MathWorks sulle modalità di accelerazione di MATLAB usando le funzioni di MEX e CUDA
- GPULib: funzioni matematiche di IDL e MATLAB
- Integrazione di Simulink con CUDA usando le funzioni S
- Abilitazione del GPU Computing nell'ambiente statistico "R"
- Plug-in Mathematica per CUDA
- Libreria GPU CUDA per LabVIEW di National Instruments
Rapporti tecnici sull'accelerazione di MATLAB con GPU CUDA-compatibili
- Algoritmo di Canny (riconoscimento contorni) con CUDA
- Esercitazione MATLAB per CUDA
- Estrapolazione BiLineare 2D basata su CUDA
- Convoluzione rapida in 2D basata su CUDA
- Trasformazione affine nella microscopia a quadratura ottica
