基於Tesla 及 Quadro GPU的MATALAB加速

使用最新發佈的MATLAB，NVIDIA GPU加速能為平行運算工具盒(Parallel Computing Toolbox)及MATLAB分散式運算伺服器(MATLAB Distributed Computing Server)的使用者提供更快速的結果。更多MATLAB GPU運算的資訊請瀏覽:基於NVIDIA GPU的MATALAB運算頁面。

最新發行的平行計算工具箱(Parallel Computing Toolbox)及MATLAB分散式運算伺服器(MATLAB Distributed Computing Server)能利用CUDA平行運算架構的優點，讓使用者得以 > 操控NVIDIA GPU上的數據 > 執行GPU加速的MATLAB運作 > 將使用者自己的CUDA核心整合至MATLAB應用程式中 > 利用桌上型電腦的平行計算工具箱和運算叢集的MATLAB分散式運算伺服器運作多個MATLAB作業，如此便能以數個NVIDIA GPU進行運算。

簡述GPU運算與MATLAB	採用GPU的MATLAB平行運算

此項由MathWorks研發的創新技術性發展，能大大發揮NVIDIA CUDA運算工具套件的眾多功能，讓MATALAB使用者得以利用GPU運算的長處。MATLAB使用者現在能輕鬆地利用MATLAB享受GPU運算的好處，不再需要埋首於C/C++ 或FORTRAN程式設計。

專業產品建議

Jacket中的強大GPU運算能力是在Tesla和Quadro GPU產品的基礎上發展而成，且需採用新推出支援CUDA的NVIDIA GPU，例如NVIDIA Tesla 10-系列或20系列產品。

在此處挖掘更多MATLAB社群中的GPU實例。

TESLA 的好處

最高的運算效能
> 高速的雙精密度運作
> 龐大的專用記憶體
> 高速的雙向PCIe通訊
> NVIDIA GPUDirect™和InfiniBand

最可靠
> 錯誤檢查及校正(ECC)記憶體
> 嚴苛的壓力測試

最佳的支援
> 專業支援網路
> OEM系統整合
> 較長的產品生命週期
> 三年保固
> 叢集和系統管理工具(伺服器產品)
> Windows遠端桌面支援

TESLA & QUADRO組態建議

高階工作站
> 兩顆Tesla C2050或C2070 GPU
> Quadro 2000
> 兩顆四核心CPU
> 24 GB系統記憶體

中階工作站
> Tesla C2050 或 C2070 GPU
> Quadro 600
> 四核心CPU
> 12 GB系統記憶體

入門級工作站
> Tesla C2050 或 C2070 GPU
> Quadro 600
> 單顆四核心CPU
> 6 GB記憶體

所有主要的專業工作站OEM業者現已提供NVIDIA Tesla及Quadro產品。唯有Tesla GPU運算產品為特別針對運算叢集的建置而設計，且完全符合需求。

檢視MATLAB平行運算工具箱的系統需求(請點擊此處)

最佳化Tesla系統的購買

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工作站平台建議

		HP Z800 對於同時追求最大效能及流線設計的MATLAB顧客而言，支援兩顆Tesla C2050運算處理器的HPZ800能將超級運算效能帶至他們的桌上。

		Dell Precision T7500 針對系統的擴充性和效能而設計，Dell Precision T7500配備一顆Tesla C2050運算處理器，可符合您的MATLAB運算需求。

叢集平台建議

		Dell PowerEdge C410x PCIe Expansion Chassis 在3U的機體中配備16顆Tesla M2050運算處理器，Dell PowerEdge C410x擁有最強大的運算能力，對MATLAB使用者而言，這是擴充現有叢集的完美平台。

其他精選合作夥伴及經銷商

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