PCC MATLAB数值分析工作站解决方案

2012-04-19

MATLAB概述

    MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

 

  MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连  matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。


  MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。


利用MATLAB进行GPU计算的简要概述


使用GPU来实现MATLAB并行计算,预计的加速幅度3-5倍


MathWorks公司极具创新精神的技术开发成果可利用英伟达™公司功能齐全的英伟达™ CUDA计算工具包,从而让MathWorks能够为整个MATLAB界带来GPU计算的优势。 在不使用C/C++或FORTRAN语言编程的情况下,MATLAB用户现在可以在MATLAB中轻松享受到GPU计算所带来的好处。


相对性能、Point-in-Polygon演示


相对性能,A基准测试 (矩阵左除)


Parallel Computing Toolbox与MATLAB Distributed Computing Server的最新版本可利用英伟达™ CUDA(NVIDIA® CUDA)并行计算架构来为用户提供下列功能


> 在英伟达™(NVIDIA®)GPU上处理数据

> 执行GPU加速的MATLAB运算

> 将用户自己的英伟达™ CUDA(NVIDIA® CUDA)内核集成到MATLAB应用程序当中

> 通过在台式机上使用Parallel Computing Toolbox以及在计算集群上使用MATLAB Distributed Computing Server来运行多个MATLAB worker程序,从而可在多颗英伟达™(NVIDIA®)GPU上进行计算

推荐的Preconcal数值分析工作站配置

高端工作站:PCC TW210十二核工作站

  

> 两颗六核CPU

> 最大96 GB系统内存

> 两颗英伟达™ Tesla C2050或C2070 GPU

> 英伟达™ Quadro 2000



中端工作站:PCC TW210八核工作站

> 两颗四核CPU

> 最大96 GB系统内存

> 英伟达™ TeslaC2050或C2070 

> 英伟达™ Quadro 600


入门级工作站:PCC TW210四核工作站

> 单颗四核CPU

> 最大32G系统内存

> 英伟达™ Tesla C2050或C2070 

> 英伟达™ Quadro 600