英伟达™ Tesla(NVIDIA® Tesla)与Quadro GPU上的MATLAB加速
| 通过最新版本MATLAB，英伟达™（NVIDIA®）GPU加速功能让Parallel Computing Toolbox以及MATLAB Distributed Computing Server的用户能够更快地得出结果。 如需了解有关MATLAB GPU计算的更多信息，敬请访问“使用英伟达™（NVIDIA®）CUDA GPU运行MATLAB GPU计算”页面。 |  |
| Parallel Computing Toolbox与MATLAB Distributed Computing Server的最新版本可利用英伟达™ CUDA（NVIDIA® CUDA）并行计算架构来为用户提供下列功能 > 在英伟达™（NVIDIA®）GPU上处理数据 > 执行GPU加速的MATLAB运算 > 将用户自己的英伟达™ CUDA（NVIDIA® CUDA）内核集成到MATLAB应用程序当中 > 通过在台式机上使用Parallel Computing Toolbox以及在计算集群上使用MATLAB Distributed Computing Server来运行多个MATLAB worker程序，从而可在多颗英伟达™（NVIDIA®）GPU上进行计算。 |
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 利用MATLAB进行GPU计算的简要概述 |
 使用GPU来实现MATLAB并行计算 |
MathWorks公司极具创新精神的技术开发成果可利用英伟达™（NVIDIA®）公司功能齐全的英伟达™ CUDA（NVIDIA® CUDA）计算工具包，从而让MathWorks能够为整个MATLAB界带来GPU计算的优势。 在不使用C/C++或FORTRAN语言编程的情况下，MATLAB用户现在可以在MATLAB中轻松享受到GPU计算所带来的好处。
 相对性能、Point-in-Polygon演示 |
 相对性能，A\b基准测试 (矩阵左除) |
推荐的专业产品
| Jacket中强大的GPU计算功能是在英伟达™(NVIDIA®)Tesla以及Quadro GPU计算产品上开发出来的，这些功能需要利用基于CUDA的新型英伟达™(NVIDIA®)GPU，例如英伟达™(NVIDIA®)Tesla 10系列或20系列产品。 英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）与 Quadro GPU计算产品旨在提供最高计算性能以及最可靠的数值精确性，全球一线专业系统制造商均生产和支持这些计算产品。 在此查找MATLAB社区中的更多GPU实例 |
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用户现在在各大专业工作站OEM厂商处均可购买到英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）与英伟达™ Quadro（NVIDIA® Quadro）产品。 只有英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）GPU计算产品是专为部署计算集群而设计的并且已通过相关认证。
查看MATLAB并行计算工具箱的系统要求 (点击此处)。
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HP Z800 HP Z800支持两颗英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）C2050计算处理器，该机面向这些追求最高性能兼顾时尚设计的MATLAB用户，让用户在自己的桌边即可实现超级计算性能。 |
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戴尔 Precision T7500 戴尔Precision T7500配有一颗英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）C2050计算处理器，专为系统扩展能力与高性能而设计，可满足用户的MATLAB计算需求。 |
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戴尔PowerEdge C410x PCIe扩展机箱 戴尔PowerEdge C410x在3U的外形规格中汇集了最强劲的计算动力，配备了16颗英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）M2050计算处理器，是MATLAB用户扩展现有集群的完美平台。 |
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