导语

  

内容提要

  

    MATLAB是广泛应用的算法开发语言之一。然而，MATLAB简单易用的特性与算法复杂性的矛盾，造成了各个领域的MATLAB程序运行缓慢。本书总结了作者多年来在算法开发工作中关于MATLAB程序加速的实战经验，系统地介绍了利用GPU计算能力和CUDA编程语言实现加速MATLAB编程的方法。
    赵地著的《加速MATLAB编程指南（CUDA实现）》首先介绍了MATLAB程序的性能评估的方法，帮助读者找到制约MATLAB程序运行速度的“瓶颈”所在；接着循序渐进地介绍加速MATLAB编程的方法，包括基于多核处理器的MATLAB程序加速、基于大内存和向量化的MATLAB程序加速、基于并行计算工具箱和GPU计算的MATLAB加速、基于CUDA库的MATLAB加速、基于CUDA语言的MATLAB加速等。同时，本书附带了大量程序实例，包括深度学习及大数据分析领域的例子，深入浅出地示范各种基于CUDA语言的MATLAB程序加速的技巧。
    本书可帮助读者对所在领域的MATLAB应用程序进行显著加速，大幅提升算法开发的效率。

    赵地
    获得美国路易斯安娜理工大学（Louisiana Tech University）计算机与应用数学专业博士学位，曾在美国哥伦比亚大学（Columbia University）和美国俄亥俄州立大学（The Ohio State University）从事博士后研究工作。
    赵地博士在GPU计算方面具有丰富的研究经验，发表了多篇学术论文和会议论文。现任CNIC-英伟达公司GPU研究中心（GPU Research Center, GRC）、CNIC-英伟达公司GPU教育中心（GPU Education Center, GEC）和CNIC-英伟达公司“智慧医疗”联合实验室负责人；中国图象图形学学会视觉大数据专业委员会委员，CCF会员。

第1章  绪论
  1.1  MATLAB程序的加速
  1.2  MATLAB程序加速的可能途径
    1.2.1  基于多核CPU的MATLAB程序加速
    1.2.2  基于大内存的MATLAB程序加速
    1.2.3  基于英伟达公司GPU的MATLAB程序加速
    1.2.4  基于AMD公司GPU的MATLAB程序加速
    1.2.5  基于Intel公司Xeon Phi的MATLAB程序加速
  1.3  MATLAB程序加速的度量
  1.4  基于GPU计算的MATLAB程序的编制
    1.4.1  并行计算工具箱简介
    1.4.2  CUDA库
    1.4.3  CUDA编程
第2章  MATLAB程序的性能评估
  2.1  bench()函数
  2.2  tic()函数/toc()函数
  2.3  timeit()函数
  2.4  cputime()函数
  2.5  clock()函数和etime()函数
  2.6  gputimeit()函数
  2.7  MATLAB探查器
第3章  基于多核处理器的MATLAB程序加速
  3.1  MATLAB矩阵及运算符
    3.1.1  MATLAB矩阵的创建
    3.1.2  矩阵的性质的检验
    3.1.3  MATLAB矩阵的操作
  3.2  MATLAB函数
    3.2.1  MATLAB函数的定义
    3.2.2  MATLAB函数的执行
  3.3  语句与代码
    3.3.1  分支结构
    3.3.2  循环结构
  3.4  MATLAB代码
  3.5  MATLAB并行设置
  3.6  基于并行for循环(parfor循环)的MATLAB程序加速
第4章  基于大内存的MATLAB程序的加速
  4.1  内存条的选择与安装
  4.2  内存预分配
    4.2.1  已知数组大小
    4.2.2  未知数组大小
  4.3  MATLAB向量化简介
  4.4  MATLAB矩阵运算的向量化
    4.4.1  创建MATLAB矩阵的函数
    4.4.2  数据复制
    4.4.3  MATLAB的矩阵变换函数
    4.4.4  索引
    4.4.5  矩阵操作的向量化
    4.4.6  符合条件的元素总数
  4.5  MATLAB函数的向量化
    4.5.1  基于arrayfun()函数、bsxfun()函数、cellfun()函数、
  spfun()函数和structfun()函数的向量化
    4.5.2  基于pagefun()函数的向量化
  4.6  MATLAB语句的向量化
第5章  基于并行计算工具箱的MATLAB加速
  5.1  GPU卡的选择与安装
    5.1.1  GPU卡的选择
    5.1.2  电源功率
    5.1.3  散热问题
  5.2  基于并行计算工具箱的GPU计算简介
  5.3  基于并行计算工具箱的矩阵运算
    5.3.1  在设备端(GPU端)直接创建MATLAB矩阵
    5.3.2  在设备端(GPU端)生成随机数矩阵
    5.3.3  设备端(GPU端)的稀疏矩阵
    5.3.4  设备端(GPU端)矩阵的数据类型
    5.3.5  设备端(GPU端)矩阵的检验
    5.3.6  设备端(GPU端)矩阵的操作
  5.4  基于并行计算工具箱的设备端(GPU端)函数
    5.4.1  设备端(GPU端)函数的定义
    5.4.2  设备端(GPU端)函数的执行
  5.5  基于设备端(GPU端)大内存的MATLAB程序的加速
  5.6  例子
    5.6.1  卷积神经网络前向传播的卷积层
    5.6.2  卷积神经网络前向传播的激活函数
    5.6.3  卷积神经网络前向传播的降采样层
    5.6.4  卷积神经网络后向传播的升采样层
    5.6.5  卷积神经网络后向传播的卷积层
    5.6.6  卷积神经网络后向传播中的梯度计算
第6章  MATLAB与C/C++的接口
  6.1  MEX库API
    6.1.1  MEX相关的函数
    6.1.2  从MEX中调用MATLAB函数
    6.1.3  mexGet()函数
    6.1.4  MEX库API与输入输出相关的函数
    6.1.5  MEX库API与锁定相关的函数
  6.2  MATLAB的C/C++矩阵库API
    6.2.1  定义MEX函数的数据类型
    6.2.2  创建数组、分配内存和释放内存
    6.2.3  数据类型校验： 数组的数据类型和性质
    6.2.4  数据存取： 从数组读取和写入数据
    6.2.5  数据类型转换： 将字符串数组和结构数组转换成对象数组
  6.3  MEX函数编译器
    6.3.1  MEX介绍
    6.3.2  编译MEX
    6.3.3  MEX文件的查错
第7章  基于CUDA库的MATLAB加速
  7.1  基于CUDA库的MATLAB加速简介
  7.2  基于ArrayFire库的MATLAB加速简介
    7.2.1  ArrayFire简介
    7.2.2  ArrayFire数组
    7.2.3  ArrayFire函数
    7.2.4  CUDA的混合编程
    7.2.5  实例
  7.3  基于其他CUDA库的MATLAB加速简介
第8章  GPU计算简介
  8.1  芯片技术的发展与摩尔定律
  8.2  每秒浮点运算次数
  8.3  GPU计算加速的度量
    8.3.1  GPU程序的加速比
    8.3.2  阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律
    8.3.3  并行程序的并行状况
  8.4  并行计算部件
    8.4.1  张量处理器
    8.4.2  现场可编程门阵列
    8.4.3  类脑处理器
    8.4.4  视觉处理器
    8.4.5  物理处理器
    8.4.6  图形处理器
  8.5  英伟达公司GPU简介
    8.5.1  计算单元
    8.5.2  GPU内存
    8.5.3  计算能力
    8.5.4  GPU当前状态的检测
    8.5.5  GPU集群设置
    8.5.6  集群管理软件
第9章  CUDA编程简介
  9.1  CUDA核
  9.2  CUDA线程与线程块
    9.2.1  CUDA线程
    9.2.2  CUDA线程块
  9.3  内存结构与管理
    9.3.1  全局内存
    9.3.2  共享内存
    9.3.3  锁页内存
    9.3.4  纹理内存和表面内存
  9.4  并行管理
    9.4.1  非同步并行执行
    9.4.2  流和事件
    9.4.3  同步调用
  9.5  CUDA流
    9.5.1  CUDA流的创建和结束
    9.5.2  默认CUDA流
    9.5.3  显式同步
    9.5.4  隐式同步
    9.5.5  重叠行为
    9.5.6  回调函数
    9.5.7  CUDA流的优先级
  9.6  CUDA事件
    9.6.1  CUDA事件的创建与清除
    9.6.2  CUDA事件的运行
  9.7  多设备系统
    9.7.1  多设备系统的初始化
    9.7.2  多设备系统的设备计数
    9.7.3  多设备系统的设备选择
    9.7.4  多设备系统的CUDA流和CUDA事件
    9.7.5  不通过统一虚拟地址的多设备系统的设备间的内存复制
    9.7.6  通过统一虚拟地址的多设备系统的设备间的内存复制
  9.8  动态并行
    9.8.1  动态并行简介
    9.8.2  动态并行的编程模型
    9.8.3  动态并行的环境配置
    9.8.4  动态并行的内存管理
    9.8.5  动态并行的嵌套深度
  9.9  统一虚拟地址空间
    9.9.1  统一虚拟地址空间简介
    9.9.2  统一内存编程的优点
    9.9.3  统一内存分配
    9.9.4  统一内存的连续性与并行性
    9.9.5  统一内存的检验
    9.9.6  统一内存的性能优化
  9.10  CUDA的编译
    9.10.1  CUDA编译工作流
  9.11  CUDA程序实例
    9.11.1  序列蒙特卡罗的类别分布随机数
    9.11.2  哈尔变换
第10章  CUDA程序优化
  10.1  CUDA程序优化的策略
  10.2  指令级别的优化
    10.2.1  算术指令吞吐量最大化
    10.2.2  控制流指令
    10.2.3  同步指令
  10.3  线程和线程块级别的优化
    10.3.1  warp简介
    10.3.2  CUDA线程块的warp数量
    10.3.3  CUDA占用率
    10.3.4  线程warp对设备端(GPU端)内存读写
  10.4  CUDA核级别的优化
    10.4.1  优化CUDA核参数
    10.4.2  减少内存同步
    10.4.3  减少寄存器总量
    10.4.4  提高指令层次的并行度
  10.5  CUDA程序级别的优化
第11章  基于CUDA的MATLAB加速
  11.1  基于CUDAKernel的MATLAB加速
  11.2  基于MEX函数的MATLAB加速
  11.3  多GPU编程
  11.4  例子
    11.4.1  基于MEX函数的多GPU矩阵相加
    11.4.2  基于MEX函数的多GPU的LSE函数
第12章  总结
  12.1  加速MATLAB编程方法的比较
  12.2  进一步加速MATLAB
    12.2.1  多路多核处理器的MATLAB程序加速
    12.2.2  基于AMD公司GPU的MATLAB程序加速
    12.2.3  基于Intel公司Xeon Phi的MATLAB程序加速
参考文献