GPU性能請求，什麼是最佳解決方案？

Question

我在一個音頻處理項目上工作，需要進行大量基本計算（+， - ，*），如FFT（快速傅立葉變換）計算。

我們正在考慮使用圖形卡來加速這些計算。但我們不知道這是否是最好的解決方案。我們期望的解決方案需要成爲一個價格低於500美元的優秀計算系統。

我們使用Matlab編程，我們有一個聲卡採集必須插入系統。

你知道一個解決方案，而不是顯卡+主板做很多微積分嗎？

Answer 1

您可以使用free Matlab CUDA庫在GPU上執行計算。 500美元將給你一個非常體面NVIDIA GPU。請注意，GPU的視頻內存有限，並且會以比Matlab更快的速度傳輸大量數據。

我已經用GPUMat對8核英特爾CPU與8800 Nvidia GPU（128streams）進行了基準測試，對於512Kb數據集，GPU以與2Ghz的8核英特爾相同的速度進行分離，包括傳輸GPU內存的時間。對於嚴重的GPU工作，我推薦使用與您用來驅動顯示器的卡相比的專用卡。使用主板廉價英特爾視頻來驅動顯示器，並將陣列計算傳遞給Nvidia。來自MathWorks的

Answer 2

Parallel Computing Toolbox現在包含GPU支持。特別是，支持元素運算和算術運算，以及1維和2維FFT（以及其他一些支持手寫CUDA代碼的其他內容）。如果您有興趣以雙精度進行計算，最近的Tesla和Quadro品牌卡將爲您提供最佳性能。

這裏展示您可以如何使用並行計算工具箱使用MATLAB中的GPU一個簡單的例子：

gA = gpuArray(rand(1000)); 
gB = fft(1 + gA * 3);