matlab共享C++庫和OpenCL

Question

我有一個項目，需要大量的圖像處理，並希望添加GPU支持來加快速度。

我想知道如果我將我的matlab編譯成C++共享庫並從OpenCL程序中調用它，這是否意味着matlab代碼將在GPU上運行？

Answer 1

我自己的（半受教育的）猜測是你會發現這很難做到。但是，其他人也走上了同樣的道路。 This paper可能是開始研究的好地方。並且Google搜索出現了Accelereyes以及Mathworks文件交換中您可能想要跟進的一些項目。

Answer 2

即將發佈的R2010b中的Parallel Computing Toolbox（9月1日發佈）支持多種功能的GPU處理。不幸的是，它只支持CUDA（版本1.3和更高版本），所以使用ATI顯卡時，你運氣不好。不過，無論如何，您可能只想購買專用GPU。

Answer 3

夾克的一切都是用c/C++/cuda編寫的。 Infact我們現在有一個測試版libjacket（http://www.accelereyes.com/downloadLibjacket），如果您願意，它可以用來擴展不僅僅是matlab，還有其他語言。

@OSaad 我們的大部分功能都是最快的選擇。在C或matlab中。

Answer 4

通常情況下，如果你能以「矢量化」的方式編寫你的Matlab代碼，那麼像AccelerEyes和Jacket這樣的軟件包就有可能在GPU上運行。你可以通過檢查Matlab本身是否能夠在CPU上的多個內核上運行來驗證這一點（現在，如果事情能夠以一種明顯的方式進行並行化，那麼Matlab將使用多個內核）。

如果這不起作用，那麼你需要通過mex下拉到C/C++，然後從那裏自己調用OpenCL。 Mex是Matlab如何與C代碼進行對話的，因此您可以編寫由Matlab調用的C代碼（並接收矩陣等），然後初始化並調用OpenCL。這是更多的工作，但可能是你唯一的途徑（即使自動化軟件包在某種程度上工作，這種方法仍然可以提供更多的加速，因爲你可以更聰明地進行內存管理，例如，如果你知道自己在做什麼）。