Dado que comunicar Matlab con el código C/CUDA (o C/C++) no es la principal preocupación para la tesis, se aplica un poca investigación al tema y se implementa rápidamente un protocolo que permite comunicar entradas y salidas. En este caso, la comunicación consta de varias matrices de entrada y varias de salida. En todos los casos se trata de números flotantes.
Para que la ejecución del programa escrito en C sea transparente, se crea una función Matlab con el mismo nombre que el programa C, esta función será la encargada de grabar en disco las variables Matlab, llamar al ejecutable escrito en C, esperar que concluya exitosamente y leer las variables de salida desde el disco.
Las variables en disco se crean en una ubicación definida por el código Matlab (generalmente en una carpeta temporal) y se comunican al programa C mediante argumentos
Este esquema tiene un payload asociado a la lectura/escritura en disco de las variables que podría evitarse con algún método más directo...
A futuro, se recomienda utilizar la compilación MEX de Matlab:
http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_external/f23224.html
sábado, 17 de septiembre de 2011
jueves, 1 de septiembre de 2011
Librerías sobre Operaciones matemáticas en C/C++
A la hora de realizar los programas de prueba en C/C++, previo a codificarlos en C/CUDA fue necesario definir ciertas funciones de soporte matemáticas.
Como todo sistema de operaciones básicas comenzó con una clase Matrix<T> propia, con operaciones simples como multiplicar o sumar. A medida que el sistema creció, fue necesario implementar transposiciones y vistas de columnas o filas de la matriz. En ese punto, y buscando una implementación de inversión de matrices, resultaba obvia la necesidad de buscar un mejor soporte en librerías existentes.
A continuación, una colección de links relacionados:
Como todo sistema de operaciones básicas comenzó con una clase Matrix<T> propia, con operaciones simples como multiplicar o sumar. A medida que el sistema creció, fue necesario implementar transposiciones y vistas de columnas o filas de la matriz. En ese punto, y buscando una implementación de inversión de matrices, resultaba obvia la necesidad de buscar un mejor soporte en librerías existentes.
A continuación, una colección de links relacionados:
- C/C++
- Gnu Scientific Library, con muchas operaciones y TDAs escritos en C
- Projectos VS2010 para compilar GSL en Windows: una contribución de Brian Gladman donde se descomprimen los proyectos dentro de la carpeta de descarga del GSL y con una lectura del readme se obtienen las librerías
- Clase Matrix con operaciones de inversión de Mike Dinolfo
- Numerical Recipes, se trata de librerías matemáticas muy usadas y conocidas. Son pagas pero con un bajo costo
- Matlab
- Utilización de código Matlab desde C/C++
- Pequeño instructivo para utilizar GSL en Matlab
- Python
- Plataforma para python
- SAGE, otra librería para python
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