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Matlab 广泛应用与工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程等领域,但由于现实中需要处理的数据非常庞大,且精度准确性要求很高,基于CPU的MATLAB已经不再能满足用户需求。 传统的Matlab应用都是基于CPU为核心,将密集数值计算和复杂图形图像处理交给超级计算机甚至大型并行计算集群系统完成,但是个人拥有超级计算机甚至大型并行计算集群系统是不现实的。那么有没有办法让个人拥有高性能计算机呢,让MATLAB计算更快更精确?
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Authors: Yuan Gao, Yin Sun, Chun Hui Zhou, Xin Su, Xi Bin Xu, Shi Dong Zhou, Tsinghua University
Speedup: 3X
MATLAB仿真在几个研究项目的推动力。然而,伴随长的仿真时间往往是在许多这些项目的拖累。
在这篇文章中,高媛等人(来自清华大学,北京)对3GPP LTE系统模拟工作的例子演示了如何使用Jacket可以显著提高模拟器的性能,导致更快的验证时间仿真项目。
3GPP的LTE(长期演进)和LTE - Advanced是3G和4G通信网络有关的重要的电信标准。随着网络的全球消费者使用他们开始采用的,非常需要到这些系统上进行验证,研究人员开发了一些新的链接和系统级的通信技术。不用说,这样的需要意味着快速和可靠的模拟。
来自清华大学的研究人员发现,基于MATLAB的LTE系统模拟器,他们使用的是“低效率”和“不足以支持进一步扩展标准化进程”。因此,模拟器的一部分被重新设计的外套,以加快这一进程。下图描述了LTE系统模拟器。黄色的部分是针对并行:基站周期块(标BS周期)执行自适应调制和编码(AMC),日程安排,并从制度层面链路层的映射(SL - LL的映射)为多个用户,每个独立。这里固有的并行性剥削产生更快的模拟器,使用jacket。
Authors: Nabor Reyna and Wotao Yin from Rice University
Speedup: 5X
这项工作涉及使用局部傅立叶矩阵(RecPF)的信号重建。该算法的主要计算组件涉及收缩和FFT。外套是加速这一计算沉重的代码,和由此产生的版本(gRecPF)约5倍!

为了减少在参与上述方法生成的随机矩阵,第二个方法(RecPC),傅立叶矩阵的就业循环矩阵开发所涉及的费用。一个相同的夹克版本也开始实施(gRecPC),这导致了一个3倍的加速!

下面是一些示例使用gRecPC的重建图像
MRI图像重建,使用20%的样本掩码

Authors: Indian Institute of Technology, Roorkee
Speedup: 35X
Last Updated: 18 Apr 2010
功率流研究电力系统规划和运行的最重要的方面之一。潮流揭示整个系统的正弦稳态特性 - 电压,有功和无功发电,并吸收和线损,阐明在每个总线电压的大小和角度,每个机组发电,有功和无功功率在系统的损失。这一切是必要的,以确保安全,经济,和控制电能分配。Jacket, GPU和MATLAB的了解如何可以提供比基于CPU的解决方案的性能改善程度。
演出在大型系统的功率流研究的功率流涉及求解非线性的潮流方程。在这项工作中,作者集中在两个迭代求解:
· Newton-Raphson (Polar form) solver
· Gauss-Jacobi solver
电力公用事业发现这些方法取决于这些网络的性质,适合传输网络的分析和多少时间每个求解需要衔接。这项研究显示了两种不同的求解器,向人们展示了使用GPU的速度获得改善。在这项研究中所使用的软件,使用标准的IEEE数据进行功率流研究。在功率流的研究中所涉及的基本步骤是:
· Step 1- 读总线数据,发电机的数据,和分支数据。
· Step 2- 计算总线导纳矩阵。
· Step 3- 初始化电压幅度和角度在每个总线。
· Step 4- 寻找总线类型——光伏电能总线、公共总线、松弛总线
· Step 5- 计算的力量注入每个总线使用生成数据的发电机连接在一个特定的巴士减少负载的需求在每个总线。
· Step 6- 计算之间的不协调的实际注射在每个总线(计算机使用的导纳矩阵和电压在每个总线)和注入功率的计算生成和加载数据。
· Step 7- 估计新的电压幅度和角度在光伏和电能质量由牛顿-拉夫逊巴士或高斯-雅可比算法。
· Step 8- 更新每个发电机无功发电使用更新的电压和无功功率的发电机连接到松弛母线。
· Step 9- 如果反应生成限制执行,找出发电机,侵犯了他们的反应(问)产生限制,设置他们的极限值,并执行功率流的再研究。
Steps 4 to 9是反复多次直到解决收敛。计算密集的步骤中的功率流研究的5到9;因此,重要的是找到一个适当的执行,执行这些步骤的平行处理器。
制造业继续成为全球最具竞争力的产业之一。制造商必须通过在整个产品生产周期包括产品设计、分析及测试等环节中创新,才能创造竞争优势,增加收入和利润。利用GPU技术,Jacket能够在现有的资源里,通过提高效率和性能让创新得以实现,同时缩短新产品上市时间。
应用:建模与仿真/有限元分析/流体流动分析/数学与统计/信号处理/图像处理
今天的大学生将是明天的科学家,工程师,分析员,研究人员,开发人员和行业先锋。这也是我们一直重点放在大学生和研究生教育。如今,Jacket已经在全球各地的高等教育领域里深深扎根。世界上最知名的大学,研究和教育机构使用Jacket是因为在复杂的计算领域,比如数学、统计、成像、信号,优化和其他应用领域里,Jacket无与伦比的运算能力能迅速且富有成效地实现一流的结果。
应用:数学/统计/图象处理/信号处理/优化/财务分析