GPU, MatLab и т. п., ускорение векторно-матричных вычислений

Естественно, nVidia (т.к. CUDA). И лучше писать самому. Дешевле выйдет, чем выкидывать тысячи баксов на всякие матлабы. Посмотрите CUDA'вские примеры (из devel-kit), попробуйте что-нибудь свое сделать. Увидите, что это не сложно. Плюс, там есть кое-какой BLAS, да и вообще развиваются постепенно CUDA'вские библиотеки разного назначения...

Спасибо

Не самому писать, а использовать cublas и только его, самому ничего не писать. У меня есть его сорцы там такие зверские задротства, что сам так никогда не напишешь.

Проблема в том, что я, понадеявшись на нвидию, и не разобравшись в сути технологии, взял ноут с оптимусом. Идея конечно хорошая, но вот исполнение =\. Поэтому проги пишу на интеле, т. к. обычно в пути, а объёмные вычисления хочу проводить на десктопе. Поэтому нужно окружение, которое относительно просто умеет считать как на цпу, так и на гпу.

Я про cuBLAS и писал :) Естественно на таком уровне самодеятельностью заниматься не нужно. А вот всякие преобразования Хафа, многомерные вейвлет-преобразования и прочую подобную мелочевку придется самому писать.

раньше надо было работу со sparse матрицами руками писать, но после появления cuda 3.2 кучу кода можно выкинуть в помойку — nvidia позаботилась и о sparse матрицах :)

видимо optimus нормально реализован только на thinkpad'ах

нормально - это как?

Это когда в bios'е можно выключить optimus и включить nvidia. А дефолтовые настройки в биосе там такие, что он сам отключает оптимус если видит, что загружают кривую ОСь (!=windows 7).

лолжесть, но если реально подумать, вполне нормально выкрутились

Тойота

>хотя за матлаб тоже на самом деле надо платить...

ВНЕЗАПНО

хай

по сабжу: использую октаву. по сравнению с матлабом (правда на другом компе) жутко тормозит, реализует далеко не все нужные функции.