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加速MATLAB編程指南：CUDA實現

為了解決intel xeon處理器的問題，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

intel xeon處理器進入發燒排行的影片

在5G機器型態通訊下基於稀疏碼多工存取空中傳輸的接收機設計與實作

為了解決intel xeon處理器的問題，作者賴俊丞 這樣論述：

物聯網(IoT)時代的情景是，主控端需要同時和大量的聯網裝置進行傳輸通訊，例如像是在工廠內控制大量機械手臂或是主控端控制所有城市內的路燈號誌。物聯網型態通訊(MTC)在設計上有許多被要求的特性和過往不同，例如低傳輸成本、低傳輸功耗等等，以提升物連型態傳輸效益。5G NR制定了三大應用場景，其中大規模機器通訊(mMTC)和低延遲高可靠度通訊(URLLC)和物聯型態通訊較有關。而其中IoT大連結數量的挑戰和其背後的商業利益促使了近幾年大量的人投入在非正交多工存取(NOMA)系統的研究中。稀疏碼多工存取(SCMA)是一個基於碼簿的非正交多工存取技術，在3GPP候選多工存取方案中廣為人知。其優點在於

可以提高頻譜效益，不過缺點在於解碼的方法使用了訊息傳遞演算法(MPA)下，計算複雜度仍偏高。因此，為了解決這個問題，大量的研究提出了各式各樣版本的低複雜度訊息傳遞演算法。在這本論文中，我們提出了一種基於位元LLR門檻早停訊息傳遞演算法(LLRES MPA)，降低複雜度外同時達到較佳的錯誤率表現。此外，軟體定義無線電(SDR)是開發新通訊系統的熱門解決方案。而在FPGA提供了強大的計算能力和極高的操作速度。因此在這本論文中，我們也實現了一個有在空中傳輸(OTA)的稀疏碼多工存取展示，我們設計並整合了基於稀疏碼多工存取過載率因子(OF)在150%下的軟體定義無線電上行收發機系統。其中，我們的接收機

由Xilinx FPGA、NI USRP RF收發機模組、Intel Xeon處理器組成，並將最後結果透過使用者介面顯示出來。另外，在5G NR規格尚未完全確定的情況下，我們可以根據此FPGA軟體定義無線電平台做為基礎，加速後續開發新一代通訊演算法和驗證驗算法效能的流程，快速滿足新制定的通訊規格。

高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法

為了解決intel xeon處理器的問題，作者（美）詹姆斯·賴因德斯，吉姆·傑弗斯等 這樣論述：

本書由Intel的技術專家撰寫，系統地講解在IntelXeon處理器和IntelXeonPhi協處理器上進行並行處理和編程的方法和技術，展示了更好地利用Intel處理器或其他多核處理器的系統計算潛力的有效方法。全書包括大量來自多個行業和不同領域的並行編程例子。每章既詳細講述所采用的編程技術，同時展示了其在IntelXeonPhi協處理器和多核處理器上的高性能結果。幾十個新的例子和案例顯示的「成功經驗」不但展現了這些強大系統的主要特征，而且展示出如何在這些異構系統上保持並行化。James Reinders 英特爾軟件總監，首席技術布道師。參與多個旨在加強並行編程在工業界應用的工程研究和教育項目。

他對多個項目做出了貢獻，包括世界上首例 Teraflop 級超級計算機（ASCI Red）和世界上首例 Teraflop 級微處理器（Intel Xeon Phi協處理器）。Jim Jeffers 英特爾MIC（集成眾核）架構專家和首席工程師，對至強融核協處理器有着較為深入與全面的研究。 出版者的話譯者序推薦序前 言作者簡介第1章 引言 11.1 學習成功經驗 11.2 代碼現代化 11.3 並發算法現代化 11.4 向量化和數據局部性現代化 21.5 理解功耗使用 21.6 ISPC和OpenCL 21.7 Intel Xeon Phi協處理器特性 21.8 眾核和新異

構系統 21.9 書名中沒有Xeon Phi與新異構架構編程 31.10 眾核的未來 31.11 下載 31.12 更多信息 4第2章 從正確到正確&高效：Godunov格式的Hydro2D案例學習 52.1 現代計算機上的科學計算 52.1.1 現代計算環境 62.1.2 CEA的Hydro2D 62.2 沖擊流體動力學的一種數值方法 72.2.1 歐拉方程 72.2.2 Godunov方法 72.2.3 哪里需要優化 92.3 現代計算機架構的特征 92.3.1 面向性能的架構 92.3.2 編程工具和運行時 102.3.3 計算環境 112.4 通向高性能的路 112.4.1 運行Hyd

ro2D 112.4.2 Hydro2D的結構 122.4.3 優化 152.4.4 內存使用 162.4.5 線程級並行 172.4.6 算術效率和指令級並行 242.4.7 數據級並行 262.5 總結 322.5.1 協處理器與處理器 322.5.2 水漲船高 322.5.3 性能策略 332.6 更多信息 34第3章 HBM上的SIMD與並發優化 363.1應用程序：HIROMB-BOOS-MODEL 363.2 關鍵應用：DMI 363.3 HBM執行配置文件 373.4 HBM優化綜述 383.5 數據結構：准確定位位置 383.6 HBM上的線程並行 413.7 數據並行：SIM

D向量化 453.7.1 零散的可優化部分 463.7.2 過早抽象是萬惡之源 483.8 結果 503.9 詳情分析 513.10 處理器與協處理器可擴展性對比 523.11 CONTIGUOUS屬性 533.12 總結 543.13 參考文獻 543.14 更多信息 55第4章 流體動力學方程優化 564.1 開始 564.2 1.0版本：基礎版本 574.3 2.0版本：線程盒 594.4 3.0版本：棧內存 634.5 4.0版本：分塊 634.6 5.0版本：向量化 644.7Intel Xeon Phi協處理器上的運行結果 684.8 總結 694.9 更多信息 70第5章 分

階段准同步柵欄 715.1 如何改善代碼 745.2 如何進一步改善代碼 745.3 超線程方陣 745.4關於該方案哪些地方不是最優的 755.5 超線程方陣編碼 765.5.1如何確定內核間兄弟線程和內核內HT線程 775.5.2 超線程方陣手動分區方法 775.5.3 吸取教訓 795.6 回到工作 805.7 數據對齊 815.7.1 盡可能使用對齊的數據 815.7.2 冗余未必是件壞事 815.8 深入討論分階段准同步柵欄 845.9 如何節省時間 865.10 幾個留給讀者的優化思考 905.11類似Xeon Phi協處理器的Xeon主機性能優化 915.12 總結 925.13

更多信息 92第6章 故障樹表達式並行求解 936.1 動機和背景 936.1.1 表達式 936.1.2 表達式選擇：故障樹 936.1.3 程序實例中的故障樹：基本模擬 936.2 實例實現 946.3 其他因素 1016.4 總結 1016.5 更多信息 101第7章 深度學習的數值優化 1027.1 擬合目標函數 1027.2 目標函數與主成分分析 1057.3 軟件及樣例數據 1067.4 訓練數據 1097.5 運行時間 1097.6 擴展結果 1117.7 總結 1117.8 更多信息 112第8章 優化聚集/分散模式 1138.1 聚集/分散在Intel架構下的說明 1

148.2 聚集/分散模式在分子動力學中的應用 1158.3 優化聚集/分散模式 1178.3.1 提高時間和空間的局部性 1178.3.2 選擇一種適當的數據布局：AoS與SoA 1188.3.3 AoS和SoA之間的動態轉換 1198.3.4 分攤聚集/分散和轉換的開銷 1228.4 總結 1238.5 更多信息 123第9章 N體問題直接法的眾核實現 1259.1 N體模擬 1259.2 初始解決方案 1259.3 理論極限 1269.4 降低開銷和對齊數據 1289.5 優化存儲層次 1319.6 改進分塊 1339.7 主機端的優化 1359.8 總結 1369.9 更多信息 136

第10章 N體方法 13710.1 快速N體方法和直接N體內核 13710.2 N體方法的應用 13810.3 直接N體代碼 13810.4 性能結果 14110.5 總結 14210.6 更多信息 142第11章 使用OpenMP 4.0實現動態負載均衡 14411.1 最大化硬件利用率 14411.2 N體內核 14611.3 卸載版本 14911.4 第一個處理器與協處理器協作版本 15011.5 多協處理器版本 15211.6 更多信息 155第12章 並發內核卸載 15612.1 設定上下文 15612.1.1 粒子動力學 15612.1.2 本章 結構 15712.2 協處理

器上的並發內核 15812.2.1 協處理器設備划分和線程關聯 15812.2.2 並發數據傳輸 16312.3 在PD中使用並發內核卸載進行作用力計算 16612.3.1 使用牛頓第三定律並行評估作用力 16612.3.2 實現作用力並發計算 16712.3.3 性能評估：之前與之后 17112.4 總結 譯者序High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches近十年，我國高性能計算機的發展突飛猛進，最近「天河二號」連續六次奪得全球超算TOP 500排行榜第

一，標志着我國硬件的發展已經達到國際先進水平。然而，在高性能軟件方面，我國至今未獲得過Gordon Bell獎這一超算應用大獎，並行應用的發展整體上仍然落后於發達國家。我國高性能計算學術界和產業界早已充分認識到這一問題，多年來已設立眾多相關研究項目並取得了一系列重要研究成果，與國外先進水平的差距也在逐步縮小。

具擴展性可處理累積數據的Wi-Fi RSS指紋定位系統

為了解決intel xeon處理器的問題，作者林思綺 這樣論述：

因應日益增加之高精確度室內空間定位需求，無論Wi-Fi RSS 指紋定位演算法乃至包括他種信號之各種場景分析定位法等，皆須面對場景資訊量龐大、難以由尋常終端待定裝置之有限計算資源來儲存與解算之挑戰。為克服此一問題，本研究提出一可伸縮、可重組化之空間定位系統，以軟體容器所建構之彈性計算後台為基礎，可因應海量指紋資料累積與待定物多寡之需求，透過網路機動調集的計算資源，而容器化、模組化的系統設計，易於增加多個包括Wi-Fi RSS與異種定位信號之指紋資料庫、多種並存之定位演算法、指紋蒐集與建模、以及具資料視覺化功能之使用者介面等各種容器，皆可透過參數化的方式調控與重組，便於研究者進行定位演算法之開

發、組合與優化。本系統原型主要以Python語言實作，使用Google Kubernetes (k8s) 作為軟體容器控管之主要框架，內建加權K-近鄰法與支援向量機兩種Wi-Fi RSS 指紋定位演算法模組，並已運行於三座具備雙64位元Intel Xeon處理器(共八核心)、64GB主記憶體、6TB存儲空間之Linux伺服器叢集上，可同時定位多個包括樹莓派(Raspberry Pi) 為基礎之待定裝置。基於本系統，本研究驗證了一新穎之W-Fi存取點選擇與過濾機制，以Wi-Fi 存取點之感知比率為篩選基準，有別於傳統以信號強度為篩選標準之做法。於本原型系統在台大明達館一15.7x9.4x2.9

m3測試場域試運轉期間，以系統內建之WKNN演算法在權重W為距離倒數、鄰近K值取5點的條件下，本AP選擇機制於ASR>=0.2時可濾除近78%之所有測得AP總數，大幅提升運算效率，而仍控制定位準度 (90%累積分布下維持3米等級) 之誤差變動不多於1.8%。