您可以使用免费的Matlab CUDA库在GPU上执行计算.500美元将为您提供非常体面的NVIDIA GPU.请注意,GPU的视频内存有限,内存耗尽,数据量大,甚至比Matlab快.
我已经基准的8core Intel的CPU对一个8800的Nvidia GPU(128streams)与GPUMat,用于为512Kb的数据集在相同的速度在2GHz的8核Intel,包括传输时间到GPU存储器纺出的GPU.对于严肃的GPU工作,我建议使用专用卡,而不是用于驱动显示器的卡.使用主板廉价英特尔视频来驱动显示器并将阵列计算传递给Nvidia.