Tesla および Quadro GPUでMATLABをアクセラレーション
| 最新リリースMATLABを通して提供中のNVIDIA GPUアクセラレーションは、並列コンピューティング・ツールボックスおよびMATLAB分散コンピューティングサーバユーザの、より速い計算を可能にします。 MATLABでのGPUコンピューティングに関する詳細は、NVIDIA CUDA GPUを用いたMATLAB GPUコンピューティングをご覧ください。 |  |
| 最新リリースのParallel Computing ToolboxとMATLAB Distributed Computing ServerはCUDA並行コンピューティング・アーキテクチャを利用し，ユーザに次の機能を提供します。 > NVIDIA GPU上でのデータ操作 > GPUで加速されたMATLAB操作の実行 > ユーザ自身のCUDAカーネルをMATLABアプリケーションに統合する > CParallel Computing Toolbox を用い複数のMATLABワーカーをデスクトップ上で，そしてMATLAB Distributed Computing Serverを計算クラスタ上で動作させることにより，複数のNVIDIA GPU上で計算を行う |
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 MATLABを用いたGPUコンピューティングの簡単な概要 |
 GPUを用いたMATLAB並列コンピューティング |
MathWorksの革新的な技術は，NVIDIAの特性豊かなCUDAコンピューティング・ツール・キットを利用し，GPUコンピューティングの利点をMATLABユーザにもたらすことを可能にします。MATLABユーザはいまや，C/C++またはFORTRANによるプログラミングを行わずに，容易にMATLAB内からGPUの利点を享受することができるのです。
 相対的パフォーマンス、ポイント・イン・ポリゴンのデモ |
 相対的パフォーマンス、A\bベンチマーク(マトリクス左からの商) |
推奨プロ用製品
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JacketにおけるパワフルなGPUコンピューティング能力は、TeslaおよびQuadro GPUコンピューティング製品上で開発され、NVIDIA Tesla 10シリーズ、20シリーズ製品のような最新のCUDA対応NVIDIA GPUの使用が必要です。
Tesla および Quadro GPUコンピューティング製品は，数値精度の信頼性が最高のコンピュテーション・パフォーマンスを実現するために設計されており，世界中の主要なプロ用システム製造会社により販売およびサポートされています。 MATLABコミュニティのさらなるGPUの事例は、こちらからご覧いただけます。 |
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NVIDIA TeslaおよびQuadro製品は，全ての主要プロ用ワークステーションOEMから購入できます。Tesla GPUコンピューティング製品だけが，計算クラスタ・デプロイメント用として設計された適切な製品です。
MATLAB並列コンピューティング・ツールボックス・システム要件を見る (ここをクリック)
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| 推奨ワークステーション・プラットフォーム | ||
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HP Z800 最高のパフォーマンスと滑らかなデザインの両方を求めるMATLABのカスタマーのため，HP Z800が2つのTesla C2050コンピューティング・プロセッサをサポートし，スーパーコンピューティング・パフォーマンスをデスク上にお届けします。 |
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Dell Precision T7500 システムのスケーラビリティとパフォーマンスのために設計されたDell Precision T7500は，皆様のMATLABコンピュテーションのニーズに応えるため，Tesla C2050コンピューティング・プロセッサ1個を搭載しています。 |
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| 推奨クラスタ・プラットフォーム | ||
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Dell PowerEdge C410x PCIe Expansion Chassis 16個のTesla M2050コンピューティング・プロセッサと共に最高のコンピュテーション・パワーを3Uフォーム・ファクタに満載したDell PowerEdge C410xは， MATLABユーザにとって，既存のクラスタを拡張するには最適なプラットフォームです。 |
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