Здравствуйте!
Если я куплю мощную видеокарту чтобы посчитать что-то там
Нужно ли в MATLAB вносить какие-то настройки, чтобы он использовал ее для вычислений
Или он автоматически ее обнаружит

Есть ли способ (dll напр) писать программы в Visual Studio задействуя видеокарту для вычислений

или нужен CUDA?

Если коротко -
1.Видеокарта рисует, считает GPU.
2.Если видеокарта содержит GPU - то можно программировать вычисления с GPU
3. Nvidia GPU поддерживает Cuda (a) и OpenCL (в) программирование.
4.AMD(ATI) GPU поддерживает OpenCL программирование.
5.Matlab имеет в своем составе функции , которые пользуются CUDA.
6. Можно использовать и Cuda и OpenCL для написания своих модулей в Matlab
7. Выбираете Cuda(проприетарный стандарт) или OpenCL(отраслевой стандарт) и изучаете документацию
по программированию и отладке.
8. Получаете результат.
Удачи.

CUDA - это вычислительный API. если его нет, то ты об стенку разобьешься на ней что-то считать.

Лучшее что получится - быстрая свертка и простые операции с матрицами через Open-GL и Шейдеры. Но тут люди сталкиваются с низкой точностью и непредсказуемым "срезанием углов", которое годится для визуальной графики, но не годится для преобразований радарного видения, например.

На этом написаны раритетные видеофильтры и сигнальники для гео-радаров.

"5.Matlab имеет в своем составе функции , которые пользуются CUDA."
знакомый году в 2011 рассказывал, что несмотря на казалось бы аппаратное ускоерние, матлаб так коряво сделан, что через КУДА все равно считает чуть ли не медленнее чем через ЦПУ. Ну и плюс ограничения на объем данных. Что-то он там со статистическим моделированием и нейронными сетями мутил... это атк, чтобы судить о применимости. Может для машинного видео и побыстрее будет, не знаю.

Скажите, а эти видеокарты (которые Cuda и/или OpenCL поддерживают) умеют ли считать в double (64 бит) или только во float (32 бита)?
Спрашиваю потому, что вроде бы double-точность видеокартам не нужна (избыточна для графических задач), а для матричной алгебры крайне желательна.

Я должен обработать звук. 10часовая запись. Таких записей немало MATLAB тормозить будет очень долго - тоже часы

Комп офисный

Вот если бы видеокарта могла ускорить....

но КУДА сложен, может есть что-то более высокоуровневое?

Либо может есть какой-то суперкомпьютерный хостинг в инете и для него проще запрограммировать?
Подскажите возможен ли такой путь, насколько это дорого?

на той же нвидии есть (по крайней мере был) матлаб тулбокс использующий куду. Вычисления все во float, но ускорение радикальное.




Начиная с какой-то версии спецификации cuda есть поддержка double.



Если линейная (без ветвлений) однотипная обработка - видеокарта с кудой очень даже гут. Главное взять карту с широкой шиной (384/448/512). Программирование примитивное.

Может пока еще не успели купить карточку, попробуете повысить производительность за счет мощностей ЦП? У Intel есть пакет Parallel Studio с набором примитивов IPP для ускорения вычислений, при правильном программировании дает неплохой прирост производительности + может интегрироваться в Visual Studio.

Да имеют. И Cuda и OpenCL. Точнее говоря , в опциях OpenCL для карточки указывается набор того, что подддерживается.. собственно и поддержка double тоже. Однако в большинстве карт производительность по double существенно ниже , чем производительность по float. Собственно есть известная библиотека матричной арифметики BLAS 3, под(на основе ) OpenCL от AMD. Так вот она работает с функциями и single float и double float. Оччень прилично работает..

Его можно как-то запихнуть в MATLAB, чтобы он его использовал в вычислениях?

В матлаб можно запихнуть все. Если использовать mex.

Разрабатываете dll с помощью Intel-их средств и подключаете ее затем через mex-функцию к матлабу, как советовал thermit, но я лично не пробовал, а с Parallel Studio работал, очень неплохие результаты скажу я вам получаются

Вычисления все во float, но ускорение радикальное.
Конкретнее. В чем? Перемножить матрицу на константу?
Как я сказал, на тот момент большие научные задачи видеокарта через матлаб ускорить не могла. Простые числожробилки, я почти уверен что ускорит, как ускоряли и через OpenGL, что мне кажется более универсалным решением. Если серьезно, для ЭМ симуляций коммерческие продукты используют ГПУ только в ФДТД, быстрый, но не лучший метод. А вот на векторные операции новых i7 с радостью перешла практически вся индустрия... может C++ и i7 c AVX будет не сложнее, но универсальнее CUDA, как думаете?

Видеокарта ускоряет вычисления. А распараллелить задачу это уже к программеру. Т е программер не смог...
Ну и есть класс задач которые принципиально не параллелятся...

Очень удачный процессор, особенно, при векторных операциях с плавающей точкой, широкий набор функций IPP как раз и предоставляет такую возможность + если задача параллелится, да все это в умелых руках, то будет счастье.

Посмотрите в сторону arrayfire. Можно пользоваться бесплатной лицензией при наличии подключения к интернету. Arrayfire и может IPP использовать, и OpenCL, и Cuda