matlab - matlab共有c++ライブラリとOpenCL

Question

多くの画像処理を必要とするプロジェクトがあり、GPUサポートを追加して処理を高速化したいと考えていました。

matlabをc++共有ライブラリにコンパイルしてOpenCLプログラム内から呼び出したのではないかと思っていましたが、それはmatlabコードがGPUで実行されることを意味しますか？

Answer 1

私自身の（半学歴の）推測では、これを行うのは非常に難しいと思うでしょう。しかし、他の人も同じ道を踏みました。 この論文はあなたの研究を始めるのに良い場所かもしれません。そして、グーグルは、Accelereyesと、フォローアップしたいMathworksFileExchangeのアイテムへの参照をいくつか見つけました。

Answer 2

ジャケットのすべてはc/c ++/cudaで書かれています。実際、ベータ版のlibjacket（http://www.accelereyes.com/downloadLibjacket）があり、必要に応じてmatlabだけでなく他の言語を拡張するために使用できます。

@OSaad私たちの関数のほとんどは、そこにある最速のオプションです。CまたはMATLABでそれをしてください。

Answer 3

次のリリースR2010b（9月1日まで）のParallel Computing Toolboxは、いくつかの機能のGPU処理をサポートします。残念ながら、CUDA（バージョン1.3以降）しかサポートしていないため、ATIグラフィックカードを使用すると運が悪くなります。ただし、とにかく、専用のGPUを購入することをお勧めします。

Answer 4

通常、Matlabコードを「ベクトル化された」方法で記述できる場合、AccelerEyesやJacketなどのパッケージはGPU上で動作する可能性が十分にあります。Matlab自体がCPU上の複数のコアで実行できるかどうかを確認することで、これをある程度事前に確認できます（最近、Matlabは、明らかな方法で並列化できる場合、複数のコアを使用します）。

それでも問題が解決しない場合は、mex経由でC / C ++にドロップダウンし、そこから自分でOpenCLを呼び出す必要があります。MexはMatlabがCコードと通信する方法であるため、Matlabによって呼び出される（そして行列などを受け取る）Cコードを記述し、OpenCLを初期化して呼び出します。これはより多くの作業ですが、唯一のルートである可能性があります（また、自動パッケージがある程度機能する場合でも、たとえば、自分が何をしているかを知っている場合は、メモリ管理についてより賢くできるため、このアプローチはより高速化できます。 ）。