Jacket Engine for Matlab——把并行计算和可视化转移到GPU平台

二、Jacket Engine for Matlab——把并行计算和可视化转移到GPU平台

1．Jacket Engine介绍

　　Jacket Engine 是专门针对MATLAB基于GPU的计算引擎，由AccelerEyes公司开发，其1.0版本已经发布。AccelerEyes成立于2007年，致力于将GPU科技引入高性能计算（HPC）当中，需要一个强劲的工具连接软件开发人员和GPU硬件之间。当硬件开发者致力于底层的软件工具（如CUDA），以支持他们的设备时，AccelerEyes 开发了高层的接口，完全屏蔽了底层硬件的复杂性。

　　AccelerEyes的第一个产品——Jacket，适用于很多行业的HPC应用，如：汽车制造、金融、医疗以及地质等行业。此外，Jacket的图形工具包能做到真正的视觉计算，能准确的将计算机的CUDA与OpenGL可视化进行融合。

 

2．Jacket Engine运行

　　Jacket是MATLAB代码在GPU上运行的插件。Jacket使标准的MATLAB代码能够在GPU上运行，并给用户提供MATLAB的友好界面，带来GPU可视化计算的速度。

　　Jacket不仅提供了GPU API（应用程序接口），而且还集成了GPU MEX功能。在一定程度说，Jacket是一个完全对用户透明的系统，能够自动的进行内存分配和自动优化。Jacket使用了一个叫“on-the-fly”的编译系统，使MATLAB交互式格式的程序能够在GPU上运行。

目前，Jacket只是基于NVIDIA的CUDA技术。

    3．图形化工具包

　　Jacket同样包含有MATLAB开发的图形化工具包（支持目前的所有操作系统）。Jacket集成的图形化工具包的计算引擎能够完全发挥GPU 的全部OpenGL功能。这种计算和可视化的集成使您能做到开发真正的视觉计算。

    4．Matlab计算——移植到GPU平台非常简单，功能更强大

　　Jacket是Matlab的GPU插件。Jacket能够使标准的MATLAB代码运行在任何NVIDIA的支持CUDA的GPU上，从Geforce 8400到Tesla C1060。用法很简单——Jacket为MATLAB引入了新的数据类型，这使得您能将您的数据移植到GPU上运算。

MATLAB代码例子：

>> G = gones( 3 );　　% 创建一个 GPU矩阵
>> G = fft( G );　　　　% 执行一个 GPU FFT
>> G = G * G;　　　　% GPU 矩阵乘法
>> C = double( G );　　% 返回到CPU模式

　　仅仅只需更改数据类型，就能开始使用GPU的强大运算能力了，NVIDIA Tesla C1060 GPU具有240个流处理器（内核）。现在您可以把以前巨大的集群系统抛弃了，来享受带有Jacket的个人超级计算机吧。

　　Jacket图形工具包极大的改善了MTLAB的可视化计算。想法同样很简单——使数据在GPU中进行可视化计算而不需要将数据返回至CPU。