图书介绍

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GPU与MATLAB混合编程
  • （韩）郑郁旭，金英民编；熊磊，李丞译 著
  • 出版社： 北京：机械工业出版社
  • ISBN：7111529049
  • 出版时间：2016
  • 标注页数：208页
  • 文件大小：24MB
  • 文件页数：218页
  • 主题词：图象处理－程序设计

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图书目录

第1章 不使用GPU实现MATLAB加速1

1.1 本章学习目标1

1.2 向量化1

1.2.1 元素运算2

1.2.2 向量／矩阵运算3

1.2.3 实用技巧4

1.3 预分配5

1.4 for-loop6

1.5 考虑稀疏矩阵形式7

1.6 其他技巧9

1.6.1 尽量减少循环中的文件读／写9

1.6.2 尽量减少动态改变路径和改变变量类型9

1.6.3 在代码易读性和优化间保持平衡9

1.7 实例9

第2章 MATLAB和CUDA配置17

2.1 本章学习目标17

2.2 配置MATLAB进行c-mex编程17

2.2.1 备忘录17

2.2.2 编译器的选择18

2.3 使用c-mex实现“Hello， mex！”21

2.4 MATLAB中的CUDA配置23

2.5 实例：使用CUDA实现简单的向量加法25

2.6 图像卷积实例31

2.6.1 MATLAB中卷积运算31

2.6.2 用编写的c-mex计算卷积33

2.6.3 在编写的c-mex中利用CUDA计算卷积35

2.6.4 简单的时间性能分析39

2.7 总结39

第3章 通过耗时分析进行最优规划41

3.1 本章学习目标41

3.2 分析MATLAB代码查找瓶颈41

3.2.1 分析器的使用方法41

3.2.2 针对多核CPU更精确的耗时分析44

3.3 CUDA的c-mex代码分析46

3.3.1 利用Visual Studio进行CUDA分析46

3.3.2 利用NVIDIA Visual Profiler进行CUDA分析52

3.4 c-mex调试器的环境设置57

第4章 利用c-mex进行CUDA编程64

4.1 本章学习目标64

4.2 c-mex中的存储布局64

4.2.1 按列存储64

4.2.2 按行存储67

4.2.3 c-mex中复数的存储布局68

4.3 逻辑编程模型70

4.3.1 逻辑分组172

4.3.2 逻辑分组273

4.3.3 逻辑分组373

4.4 GPU简单介绍74

4.4.1 数据并行74

4.4.2 流处理器74

4.4.3 流处理器簇74

4.4.4 线程束75

4.4.5 存储器77

4.5 第一种初级方法的分析77

4.5.1 优化方案A：线程块79

4.5.2 优化方案B84

4.5.3 总结86

第5章 MATLAB与并行计算工具箱87

5.1 本章学习目标87

5.2 GPU处理MATLAB内置函数87

5.3 GPU处理非内置MATLAB函数93

5.4 并行任务处理95

5.4.1 MATLAB worker95

5.4.2 parfor97

5.5 并行数据处理99

5.5.1 spmd99

5.5.2 分布式数组与同分布数组101

5.5.3 多个GPU时的worker105

5.6 无需c-mex的CUDA文件直接使用105

第6章 使用CUDA加速函数库111

6.1 本章学习目标111

6.2 CUBLAS111

6.2.1 CUBLAS函数112

6.2.2 CUBLAS矩阵乘法113

6.2.3 使用Visual Profiler进行CUBLAS分析120

6.3 CUFFT122

6.3.1 通过CUFFT进行二维FFT运算123

6.3.2 用Visual Profiler进行CUFFT时间分析130

6.4 Thrust132

6.4.1 通过Thrust排序132

6.4.2 采用Visual Profiler分析Thrust134

第7章 计算机图形学实例136

7.1 本章学习目标136

7.2 Marching-Cubes算法136

7.3 MATLAB实现139

7.3.1 步骤1139

7.3.2 步骤2140

7.3.3 步骤3141

7.3.4 步骤4141

7.3.5 步骤5142

7.3.6 步骤6142

7.3.7 步骤7143

7.3.8 步骤8144

7.3.9 步骤9145

7.3.10 时间分析151

7.4 采用CUDA和c-mex实现算法152

7.4.1 步骤1152

7.4.2 步骤2155

7.4.3 时间分析156

7.5 用c-mex函数和GPU实现157

7.5.1 步骤1157

7.5.2 步骤2158

7.5.3 步骤3159

7.5.4 步骤4164

7.5.5 步骤5165

7.5.6 时间分析166

7.6 总结166

第8章 CUDA转换实例：3D图像处理168

8.1 本章学习目标168

8.2 基于Atlas分割方法的MATLAB代码168

8.2.1 基于Atlas分割背景知识168

8.2.2 用于分割的MATLAB代码169

8.3 通过分析进行CUDA最优设计177

8.3.1 分析MATLAB代码177

8.3.2 结果分析和CUDA最优设计181

8.4 CUDA转换1——正则化182

8.5 CUDA转换2——图像配准187

8.6 CUDA转换结果200

8.7 结论202

附录203

附录A下载和安装CUDA库203

A.1 CUDA工具箱下载203

A.2 安装203

A.3 确认206

附录B安装NVIDIA Nsight到Visual Studio207

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