Objetivo: Analizar el rendimiento del código y utilizar técnicas de aceleración de MATLAB.

• Identificación de cuellos de botella
• Reserva de memoria para arrays
• Operaciones de vectorización
• Reescritura de algoritmos

Objetivo: Compilar ficheros con código MATLAB para mejorar el rendimiento.

• Introducción a MATLAB Coder y su flujo de trabajo
• Generación y verificación de ficheros MEX
• Ejecución de funciones no soportadas
• Ajuste de configuración para la generación de ficheros MEX

Objetivo: Ejecución de código paralelo para aprovechar múltiples núcleos.

• Apertura de procesos adicionales de MATLAB
• Ejecución bucles for paralelos
• Medición de la aceleración
• Procesado de múltiples ficheros en paralelo

Objetivo:  Explorar bucles for paralelos en detalle y aplicar técnicas para convertir bucles for en bucles for paralelos.

• Requisitos para bucles for paralelizados
• Paralelización de bucles for
• Recuperación de resultados intermedios

Objetivo: Descarga de ejecuciones a otros procesos MATLAB para al mismo tiempo poder utilizar MATLAB en otras tareas. Esto también es la preparación para poder trabajar con clusters.

• Procesamiento en batch
• Creación de jobs en batch
• Recuperación de resultados
• Uso de Job Monitor

Objetivo: Acelerar cálculos y realizar largas simulaciones utilizando múltiples ordenadores.

• Clusters locales y remotos
• Licenciamiento dinámico
• Búsqueda de clusters y conexión
• Consideraciones del acceso a ficheros

Objetivo: Ejecutar código MATLAB en la tarjeta gráfica (GPU) como otra opción para acelerar cálculos.

• Introducción a la arquitectura y procesado de GPU
• Aplicaciones compatibles para el procesado en GPU
• Llamada de funciones MATLAB desde GPU
• Utilización de código CUDA ya existente