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加速MATLAB編程指南：CUDA實現

為了解決intel amd cpu比較的問題，作者趙地 這樣論述：

MATLAB是廣泛應用的演算法開發語言之一。然而，MATLAB簡單易用的特性與演算法複雜性的矛盾，造成了各個領域的MATLAB程式運行緩慢。本書總結了作者多年來在演算法開發工作中關於MATLAB程式加速的實戰經驗，系統地介紹了利用GPU計算能力和CUDA程式設計語言實現加速MATLAB程式設計的方法。 本書首先介紹了MATLAB程式的性能評估的方法，説明讀者找到制約MATLAB程式運行速度的“瓶頸”所在；接著循序漸進地介紹加速MATLAB程式設計的方法，包括基於多核處理器的MATLAB程式加速、基於大記憶體和向量化的MATLAB程式加速、基於平行計算工具箱和GPU計算的MATLAB加速、基

於CUDA庫的MATLAB加速、基於CUDA語言的MATLAB加速等。同時，本書附帶了大量程式實例，包括深度學習及大資料分析領域的例子，深入淺出地示範各種基於CUDA語言的MATLAB程式加速的技巧。 本書可幫助讀者對所在領域的MATLAB應用程式進行顯著加速，大幅提升演算法開發的效率。 趙地獲得美國路易斯安娜理工大學（Louisiana Tech University）電腦與應用數學專業博士學位，曾在美國哥倫比亞大學（Columbia University）和美國俄亥俄州立大學（The Ohio State University）從事博士后研究工作。 趙地博士在GPU計

算方面具有豐富的研究經驗，發表了多篇學術論文和會議論文。現任CNIC-英偉達公司GPU研究中心（GPU Research Center, GRC）、CNIC-英偉達公司GPU教育中心（GPU Education Center, GEC）和CNIC-英偉達公司「智慧醫療」聯合實驗室負責人；中國圖象圖形學學會視覺大數據專業委員會委員，CCF會員。 第1章緒論 1.1MATLAB程式的加速 1.2MATLAB程式加速的可能途徑 1.2.1基於多核CPU的MATLAB程式加速 1.2.2基於大記憶體的MATLAB程式加速 1.2.3基於英偉達公司GPU的MATLAB程式加速

1.2.4基於AMD公司GPU的MATLAB程式加速 1.2.5基於Intel公司Xeon Phi的MATLAB程式加速 1.3MATLAB程式加速的度量 1.4基於GPU計算的MATLAB程式的編制 1.4.1平行計算工具箱簡介 1.4.2CUDA庫 1.4.3CUDA程式設計 第2章MATLAB程式的性能評估 2.1bench()函數 2.2tic()函數/toc()函數 2.3timeit()函數 2.4cputime()函數 2.5clock()函數和etime()函數 2.6gputimeit()函數 2.7MATLAB探查器 第3章基於多核處理器的

MATLAB程式加速 3.1MATLAB矩陣及運算子 3.1.1MATLAB矩陣的創建 3.1.2矩陣的性質的檢驗 3.1.3MATLAB矩陣的操作 3.2MATLAB函數 3.2.1MATLAB函數的定義 3.2.2MATLAB函數的執行 3.3語句與代碼 3.3.1分支結構 3.3.2迴圈結構 3.4MATLAB代碼 3.5MATLAB並行設置 3.6基於並行for迴圈(parfor迴圈)的MATLAB程式加速 第4章基於大記憶體的MATLAB程式的加速 4.1記憶體條的選擇與安裝 4.2記憶體預分配 4.2.1已知數組大小 4.2.2未知數組大小 4

.3MATLAB向量化簡介 4.4MATLAB矩陣運算的向量化 4.4.1創建MATLAB矩陣的函數 4.4.2資料複製 4.4.3MATLAB的矩陣變換函數 4.4.4索引 4.4.5矩陣操作的向量化 4.4.6符合條件的元素總數 4.5MATLAB函數的向量化 4.5.1基於arrayfun()函數、bsxfun()函數、cellfun()函數、 spfun()函數和structfun()函數的向量化 4.5.2基於pagefun()函數的向量化 4.6MATLAB語句的向量化 第5章基於平行計算工具箱的MATLAB加速 5.1GPU卡的選擇與安裝 5.1.1G

PU卡的選擇 5.1.2電源功率 5.1.3散熱問題 5.2基於平行計算工具箱的GPU計算簡介 5.3基於平行計算工具箱的矩陣運算 5.3.1在設備端(GPU端)直接創建MATLAB矩陣 5.3.2在設備端(GPU端)生成亂數矩陣 5.3.3設備端(GPU端)的疏鬆陣列 5.3.4設備端(GPU端)矩陣的資料類型 5.3.5設備端(GPU端)矩陣的檢驗 5.3.6設備端(GPU端)矩陣的操作 5.4基於平行計算工具箱的設備端(GPU端)函數 5.4.1設備端(GPU端)函數的定義 5.4.2設備端(GPU端)函數的執行 5.5基於設備端(GPU端)大記憶體的MATL

AB程式的加速 5.6例子 5.6.1卷積神經網路前向傳播的卷積層 5.6.2卷積神經網路前向傳播的啟動函數 5.6.3卷積神經網路前向傳播的降採樣層 5.6.4卷積神經網路後向傳播的升採樣層 5.6.5卷積神經網路後向傳播的卷積層 5.6.6卷積神經網路後向傳播中的梯度計算 第6章MATLAB與C/C++的介面 6.1MEX庫API 6.1.1MEX相關的函數 6.1.2從MEX中調用MATLAB函數 6.1.3mexGet()函數 6.1.4MEX庫API與輸入輸出相關的函數 6.1.5MEX庫API與鎖定相關的函數 6.2MATLAB的C/C++矩陣庫API

6.2.1定義MEX函數的資料類型 6.2.2創建陣列、分配記憶體和釋放記憶體 6.2.3資料類型校驗： 陣列的資料類型和性質 6.2.4資料存取： 從陣列讀取和寫入資料 6.2.5資料類型轉換： 將字串陣列和結構陣列轉換成物件陣列 6.3MEX函數編譯器 6.3.1MEX介紹 6.3.2編譯MEX 6.3.3MEX文件的查錯 第7章基於CUDA庫的MATLAB加速 7.1基於CUDA庫的MATLAB加速簡介 7.2基於ArrayFire庫的MATLAB加速簡介 7.2.1ArrayFire簡介 7.2.2ArrayFire陣列 7.2.3ArrayFire函數

7.2.4CUDA的混合程式設計 7.2.5實例 7.3基於其他CUDA庫的MATLAB加速簡介 第8章GPU計算簡介 8.1晶片技術的發展與摩爾定律 8.2每秒浮點運算次數 8.3GPU計算加速的度量 8.3.1GPU程式的加速比 8.3.2阿姆達爾定律和古斯塔夫森定律 8.3.3並行程式的並行狀況 8.4平行計算部件 8.4.1張量處理器 8.4.2現場可程式設計閘陣列 8.4.3類腦處理器 8.4.4視覺處理器 8.4.5物理處理器 8.4.6圖形處理器 8.5英偉達公司GPU簡介 8.5.1計算單元 8.5.2GPU記憶體 8.5.3計算能力

8.5.4GPU當前狀態的檢測 8.5.5GPU集群設置 8.5.6集群管理軟體 第9章CUDA程式設計簡介 9.1CUDA核 9.2CUDA執行緒與執行緒塊 9.2.1CUDA執行緒 9.2.2CUDA執行緒塊 9.3記憶體結構與管理 9.3.1全域記憶體 9.3.2共用記憶體 9.3.3鎖頁記憶體 9.3.4紋理記憶體和表面記憶體 9.4並行管理 9.4.1非同步並存執行 9.4.2流和事件 9.4.3同步調用 9.5CUDA流 9.5.1CUDA流的創建和結束 9.5.2默認CUDA流 9.5.3顯式同步 9.5.4隱式同步 9.5.5重疊

行為 9.5.6回呼函數 9.5.7CUDA流的優先順序 9.6CUDA事件 9.6.1CUDA事件的創建與清除 9.6.2CUDA事件的運行 9.7多設備系統 9.7.1多設備系統的初始化 9.7.2多設備系統的設備計數 9.7.3多設備系統的設備選擇 9.7.4多設備系統的CUDA流和CUDA事件 9.7.5不通過統一虛擬位址的多設備系統的設備間的記憶體複製 9.7.6通過統一虛擬位址的多設備系統的設備間的記憶體複製 9.8動態並行 9.8.1動態並行簡介 9.8.2動態並行的程式設計模型 9.8.3動態並行的環境配置 9.8.4動態並行的記憶體管理 9

.8.5動態並行的嵌套深度 9.9統一虛擬位址空間 9.9.1統一虛擬位址空間簡介 9.9.2統一記憶體程式設計的優點 9.9.3統一記憶體分配 9.9.4統一記憶體的連續性與並行性 9.9.5統一記憶體的檢驗 9.9.6統一記憶體的性能優化 9.10CUDA的編譯 9.10.1CUDA編譯工作流 9.11CUDA程式實例 9.11.1序列蒙特卡羅的類別分佈亂數 9.11.2哈爾變換 第10章CUDA程式優化 10.1CUDA程式優化的策略 10.2指令級別的優化 10.2.1算術指令輸送量最大化 10.2.2控制流指令 10.2.3同步指令 10.3執行

緒和執行緒塊級別的優化 10.3.1warp簡介 10.3.2CUDA執行緒塊的warp數量 10.3.3CUDA佔用率 10.3.4執行緒warp對設備端(GPU端)記憶體讀寫 10.4CUDA核級別的優化 10.4.1優化CUDA核參數 10.4.2減少記憶體同步 10.4.3減少寄存器總量 10.4.4提高指令層次的並行度 10.5CUDA程式級別的優化 第11章基於CUDA的MATLAB加速 11.1基於CUDAKernel的MATLAB加速 11.2基於MEX函數的MATLAB加速 11.3多GPU程式設計 11.4例子 11.4.1基於MEX函數的多

GPU矩陣相加 11.4.2基於MEX函數的多GPU的LSE函數 第12章總結 12.1加速MATLAB程式設計方法的比較 12.2進一步加速MATLAB 12.2.1多路多核處理器的MATLAB程式加速 12.2.2基於AMD公司GPU的MATLAB程式加速 12.2.3基於Intel公司Xeon Phi的MATLAB程式加速 參考文獻

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以文本分析探討消費者選購電腦零組件之考量因素

為了解決intel amd cpu比較的問題，作者張逸强 這樣論述：

隨著資訊產業的快速發展和個人對於數位娛樂品質要求的提升，需要效能更為強勁的電腦零組件來滿足其工作和娛樂上的要求，在種類眾多的電腦零組件中，中央處理器、獨立顯示卡、記憶體、硬碟等，都是選購的熱門項目；以往研究多數透過問卷調查了解消費者選購電腦相關設備時考量的因素，此種方法可能侷限在既有的文獻探討範圍中，然資訊技術進步神速，可能以往認為不重視之電腦零組件，可能因某些原因而顯得重要。消費者經常在社群媒體平台發文討論硬體，如果能使用網路爬蟲技術獲取消費者關注的議題，則可能可以獲得消費者真正在意的因素。 本研究主要目的在探討消費者選購電腦零組件之考量因素；本研究首先利用網路爬蟲技術，爬取消費者在

社群平台之文章和留言資料，並使用CKIP進行中文語意斷詞，再透過SKLERAN套件計算TF-IDF值，以獲取消費者選購電腦零組件之關鍵詞彙，並歸納成考量購買構面，最後，和過去傳統研究做比較。 研究結果發現消費者選購時最優先關注的是「價格因素」，其次為「零組件品牌」、「購買用途」、「服務」、「散熱能力」、「零組件規格」及「運算能力」，表示現代消費者關注「價格因素」的程度大於「運算能力」。

電腦組裝·系統安裝·日常維護與故障排除（超值視頻教學版）

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本書以初學者為出發點，選擇「最全面、最實用」的知識，讓您的學習少走彎路，不做無用功。在內容講解上采用「圖解操作+步驟引導」的全新寫作方式，省去了復雜且不易理解的文字描述，真正做到簡單明了、一看即會。全書共11章，內容包括：認識Windows8時代的電腦，新一代電腦裝機實戰，主流操作系統安裝圖解，電腦上網配置與無線網絡的組建，測試、優化及備份與還原系統，系統安全與電腦維護，電腦故障排除的戰略與戰術，開機黑屏故障的解決方法，自檢階段及自檢后故障的解決方法，有線/無線網絡故障的解決方法，Windows7/8系統故障的解決方法等知識。本書既適合無基礎又想快速掌握電腦系統安裝、故障排

除的讀者學習，也可作為電腦培訓班的教學用書。一線文化工作室成立於2006年，主要從事圖書策划與出版服務，以策划研究和著、編、譯IT圖書、攝影圖書、旅游圖書、經管圖書、生活圖書等為主要方向。工作室匯集了IT、旅游、攝影、經管等相關行業領域的名家名師，並擁有一批非常優秀的圖書策划、創作編輯的專業人員，他們熱情豪放、敢想敢做、積極向上、專心專注。秉承「高品質、嚴要求、精定位」的標准，自工作室成立以來，先后策划、創作圖書202多本，受到市場高度關注與讀者的歡迎。其中多套圖書上市以來榮登全國各大書城、網上書店的同類暢銷書排行榜前列。

微處理器的銷售預測與需求規劃

為了解決intel amd cpu比較的問題，作者范銘澄 這樣論述：

電腦裝置處理器(中央處理器)和行動裝置處理器(行動處理器)是當今電腦裝置以及行動裝置所需要的兩個關鍵微處理器，他們的功能主要運用在快速計算，多工處理，影像和語音識別。本論文分為三部分進行研究: (1)以處理器公司(Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm, Mediatek)過去的營收資料針對各自公司未來的營收進行預測。(2)以電腦裝置(桌上型電腦、筆記型電腦、伺服器)的出貨量和行動裝置(智慧型手機、平板、電視)的出貨量分別對電腦裝置處理器公司(Intel, Nvidia, AMD)和行動裝置處理器公司(Qualcomm, Mediatek)的營收進行預測，並透過隨機模擬的方

式針對各項產品對於公司營收的影響程度進行分析，探討產業的垂直關係。(3) 以競爭廠商的營收分別針對電腦裝置處理器公司(Intel, Nvidia, AMD)和行動裝置處理器公司(Qualcomm, Mediatek)進行競爭動態分析，探討市場上的水平動態關係。在隨機模擬中，結果顯示伺服器和智慧型手機出貨量的增加會大幅度提升電腦裝置處理器公司和行動裝置處理器公司的營收表現，而在競爭動態分析中，結果顯示市場領導者(Intel, Qualcomm)可以使市場跟隨者(AMD, Mediatek)受益。