34:47视频长度为34:47。
用于CUDA程序员的MATLAB
乔纳森•Bentz英伟达
在本次网络研讨会中,您将看到MATLAB如何通过提供高级语言和开发环境来支持CUDA内核开发,以实现算法原型化和增量开发和测试CUDA内核。产品演示将强调MATLAB如何用于:
- 在CUDA中实现算法之前,编写原型代码来探索算法
- 快速计算不同输入数据的内核
- 分析和可视化内核结果
- 编写测试工具来验证内核是否正常工作
您将看到,与C或Fortran等低级语言相比,MATLAB如何减少计算和测试内核所需的代码量。您还将看到MATLAB中支持GPU的功能如何让您利用GPU计算,而不必编写CUDA内核或学习低级GPU计算库。
本次网络研讨会不要求有MATLAB的相关知识。
主持人:
丹•多尔蒂MathWorks
Dan在MathWorks担任合作伙伴经理,专注于NVIDIA和其他高性能计算领域的合作伙伴。在担任合伙人经理之前,Dan在MathWorks担任了5年多的产品经理,专注于MATLAB和核心数学和数据分析产品。2022世界杯八强谁会赢?Dan在新罕布什尔大学获得机械工程学士学位和硕士学位,在那里他的研究集中在数控加工中切削力的预测。
乔纳森•Bentz英伟达
Jonathan Bentz是NVIDIA的解决方案架构师,专注于高等教育和研究客户。在加入NVIDIA之前,Jonathan在Cray的科学图书馆组担任软件工程师,从事密集线性代数和FFT软件的工作。乔纳森获得了爱荷华州立大学物理化学博士学位和计算机科学硕士学位。
记录:2013年4月10日
您也可以从以下列表中选择网站:
如何获得最佳的网站性能
选择中国网站(中文或英文)以获得最佳的网站表现。其他MathWorks国家网站没有针对从您的位置访问进行优化。