Tesla高性能计算应用案例－MATLAB、生命科学和医疗成像

北京科卓

　　在之前的“Tesla个人超级计算工作站解决方案”、“Tesla－CUDA高性能计算行业应用案例”两篇文章中，我们曾经介绍过CUDA技术的相关行业应用，以及Tesla高性能计算处理器在化学、电磁学和电磁力学、金融、流体动力学、分子动力学，天气、大气和海洋建模与空间科学计算中起到的加速作用。今天，我们再补充一下最近流行的“MATLAB计算、生物信息学以及生命科学和医疗成像”这3个领域中的成功案例。


1．MATLAB加速

                               
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　　诸如 MATLAB、Mathematica 和 LabView 等数学计算软件应用程序，将可以极大地受益于基于 CUDA 的 GPU使用。除了为主要内核编写 CUDA 函数外，这些高级脚本编写和语言软件应用程序还可以使用 CUDA FFT 和 BLAS 函数库。

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使用 Jacket 插件在 MATLAB 中加速 Black-Scholes 期权定价模型的运行 Accelereyes	使用 CUDA 在 MATLAB 中加速 图像处理速度 Luo, Duraiswami

使用基于 CUDA 的 GPU加速 MATLAB 运行性能

·  适用于 MATLAB 的 Jacket 引擎

·  使用 MEX 文件的 MATLAB 插件

                  o  技术说明阐述了如何使用插件

·  GPULib：适用于 IDL 和 MATLAB 的数学函数

·  使用 MEX 文件的 MATLAB CUDA 插件

·  使用 CUDA 的 Canny 边缘检测

·  CUDA MATLAB 教程

·  基于 CUDA 的 2D 双线性外推法

2．生物信息学以及生命科学

                               
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　　排序以及蛋白质对接等极其密集型计算任务能够在支持CUDA的GPU上实现巨大性能提升。当前，利用GPU（图形处理器）来处理各种生物信息学以及生命科学代码的工作正如火如荼地进行着。

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利用GPU（图形处理器）加速HMMER Scalable Informatics	MUMmerGPU：使用GPU（图形处 理器）进行高吞吐量DNA序列比对 Schatz等人

使用CUDA的生物信息学软件

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有关利用CUDA处理生物信息学的技术报告

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3．医疗成像

                               
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　　医疗成像是最早利用 GPU（图形处理器）计算加快性能的应用之一。GPU（图形处理器）在这一领域的应用日趋成熟，当前有多款医疗设备均配备了NVIDIA®(英伟达™)的 Tesla GPU。

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使用 GPU（图形处理器）加快高级 MRI 重建速度 Stone 等人	计算体层重建 Batenburg, Sijbers, 等人

采用基于CUDA 的GPU医疗成像软件/设备

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使用 CUDA 的医疗成像技术报告

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