Accelerare gli algoritmi di elaborazione dei segnali con le GPU e MATLAB
Diversi toolbox MATLAB® per l’elaborazione di segnali e le comunicazioni contengono funzioni GPU altamente ottimizzate che girano su GPU NVIDIA per ridurre i tempi di calcolo. Anche se la velocità di esecuzione varia a seconda dell'applicazione, gli utenti hanno potuto aumentare di 30 volte la velocità delle simulazioni di sistema di comunicazione wireless.
L'elaborazione dei segnali e gli algoritmi di comunicazione contengono flussi di dati strutturalmente paralleli che coinvolgono operazioni matematiche iterative, computazionalmente intensive e che richiedono molto tempo. GPU NVIDIA contiene migliaia di nuclei altamente specializzati che operano in parallelo per ridurre il tempo di esecuzione di questi algoritmi e accelerare la simulazione.

Su GPU NVIDIA si possono eseguire algoritmi esistenti di elaborazione e di comunicazione di segnali modificando il codice in modo minimo.
Funzionalità basata su GPU
Esempi e consigli pratici
- Accelerare la correlazione con GPU - Esempio
- Utilizzare GPU per accelerare le simulazioni di tasso di errore di bit di codifica turbo per sistemi di comunicazione - Esempio
- Accelerazione GPU di simulazione Clutter per sistemi radar - Esempio
- Accelerare la simulazione del clutter utilizzando le GPU e la Generazione di Codice – Esempio
- GPU per l’elaborazione di segnali e algoritmi di comunicazione - Articolo NVIDIA
- Elaborazione segnali e comunicazione - MathWorks Consulting
Riferimenti software
- Confrontare le GPU usando benchmark numerici standard in MATLAB - Scaricare File Exchange
- Funzioni di MATLAB basate su GPU - Documentazione
Vedere anche: Signal Processing Toolbox, Communications Toolbox, DSP System Toolbox, Phased Array System Toolbox, GPU computing in MATLAB, filtro passa basso, filtro passa alto