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【24h】

Using MATLAB’s Parallel Processing Toolbox for Multi-CPU and Multi-GPU Accelerated FDTD Simulations

机译：使用MATLAB的并行处理工具箱进行多CPU和多GPU加速的FDTD仿真

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MATLAB is a good testbed for prototyping new FDTD techniques as it provides quick programming, debugging and visualization capabilities compared to lower level languages such as C or FORTRAN. However, the major disadvantage of using MATLAB is its slow execution. For faster simulations, one should use other programming languages like Fortran or C with CUDA when utilizing graphics processing units. Development of simulation codes using these other programming languages is not as easy as when using MATLAB. Thus the main objective of this paper is to investigate ways to increase the throughput of a fully functional finite difference time domain method coded in MATLAB to be able to simulate practical problems with visualization capabilities in reasonable time. We present simple ways to improve the efficiency of MATLAB simulations using the parallel toolbox along with the multi-core central processing units (CPUs) or the multiple graphics processing units (GPUs). Native and simple MATLAB constructs with no external dependencies or libraries and no expensive or complicated hardware acceleration units are used in the present development.
机译：与低级语言（例如C或FORTRAN）相比，MATLAB提供了快速的编程，调试和可视化功能，因此它是原型新FDTD技术的良好测试平台。但是，使用MATLAB的主要缺点是执行速度慢。为了进行更快的仿真，在使用图形处理单元时，应使用其他编程语言，例如Fortran或C以及CUDA。使用这些其他编程语言开发仿真代码并不像使用MATLAB时那样容易。因此，本文的主要目的是研究增加用MATLAB编码的全功能有限时域时域方法的吞吐量的方法，从而能够在合理的时间内以可视化功能模拟实际问题。我们提供了使用并行工具箱以及多核中央处理器（CPU）或多个图形处理器（GPU）来提高MATLAB仿真效率的简单方法。在本开发中，使用没有外部依赖项或库且没有昂贵或复杂的硬件加速单元的本机和简单MATLAB构造。

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