A menudo es necesario escalar la resolución de problemas computacionales que originalmente involucraban pequeñas cantidades de datos pero que ahora implican grandes volúmenes de información. El simple hecho de tener que realizar múltiples pasadas sobre los mismos datos puede causar un cuello de botella, especialmente si la aplicación debe correr en tiempo real.

MATLAB ofrece múltiples rutas para acelerar los algoritmos, incluyendo el cómputo en paralelo en procesadores multi-núcleo y unidades de procesamiento de gráficos (GPU).

Si usted cuenta con GPUs NVIDIA disponibles, un camino es llevar el procesamiento en paralelo hacia las GPU con Parallel Computing Toolbox.

Ciertas clases de problemas, especialmente en el ámbito geométrico y de visualización, pueden resolverse eficientemente en una GPU.

En este artículo modificaremos un algoritmo para que corra en GPU, entonces resolveremos un problema geométrico que involucra millones de líneas y formas en menos de un segundo. Ilustraremos esta vía de resolución al utilizar el planteamiento del problema de seguir los rayos de luz que intersectan con objetos.

Este tipo de problema está presente en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de escenas y la imagenología médica.

Si cuentas con algún tema en específico que desees conocer más a fondo, mándanos un correo a eventos@multion.com.mx y nuestros ingenieros de aplicación lo evaluarán para realizar un webinar de dicho tema. 

Esta es una más de las áreas de aplicación en las que MATLAB & Simulink muestran sus alcances.

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