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使用GPU加速MATLAB代码？

AccelerEyes于2012年12月宣布，它将与Mathworks在GPU代码上合作，并已停止使用MATLAB的产品Jacket： http://blog.accelereyes.com/blog/2012/12/12/exciting-updates-from-accelereyes/ 不幸的是，他们不再销售Jacket许可证。 据我所知，基于ArrayFire的Jacket GPU Array解决scheme比由MATLAB提供的gpuArray解决scheme快得多。 我开始使用gpuArray，但是我发现许多函数执行得不好。 例如一个简单的 myArray(:) = 0 很慢。 我写了一些定制的CUDA-Kernels，但是执行不力的标准MATLABfunction增加了很多开销，即使在整个代码中一直使用gpuArrays。 我通过用手工编写的CUDA代码replace了MATLAB代码来解决了一些问题 – 但我不想重新实现MATLAB标准function。 我缺less的另一个function是稀疏的GPUmatrix。 所以我的问题是： 如何加快由MATLAB提供的糟糕实现的默认GPU实现？ 特别是，如何在使用GPU的MATLAB中加速稀疏matrix运算？