分布式阵列

使用分布式数组和同时执行并行分析大数据集

并行计算工具箱™支持分布式数组跨多个MATLAB划分大型金宝app数组^®工人。您将整个数组作为单个实体来操作，但是，worker只对数组中自己的部分进行操作，并在必要时自动在它们之间传输数据。同时执行由单个程序支持多个数据(金宝appspmd)语言结构，以方便员工之间的沟通。使用支持分布式的矩阵操作和函数直接使用这些数组，无需进一步修改。您可以在“并行计算工具箱”中使用分布式阵列，使用集群的组合内存运行大数据应用程序。

功能

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关键功能

`分布式`	从客户端工作区或数据存储中的数据创建分布式数组
`收集`	将分布式数组、复合数组或gpuArray传输到本地工作区
`spmd`	在并行池的worker上并行执行代码
`复合`	创建复合对象
`parallel.pool.Constant`	从数据或函数句柄中构建和使用常量
`删除(池)`	关闭平行池
`重新分配`	用另一种分配方案重新分配共分布阵列
`codistributed`	访问并行池中分布在工作者之间的数组元素
`codistributor1d`	共分布阵列的一维分布方案
`codistributor2dbc`	共分布阵列的二维块循环分布方案
`codistributed.build`	从分布式数据创建共分布式数组
`为`	`为`-循环分布范围
`getLocalPart`	共分布阵列的局部部分
`globalIndices`	共分布数组局部部分的全局索引
`spmdReduce`	上减少数组`spmd`工人
`写`	将分布式数据写入输出位置
`pagefun`	应用功能到分布式或GPU阵列的每一页

类

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关键类

`分布式`	从客户端访问分布式数组的元素
`复合`	从客户端访问多个worker上的非分布式变量
`平行的。池`	平行的工人池

例子和如何

创建和使用分布式数组
当数据数组太大，无法装入一台机器的内存时，可以创建一个分布式数组中。
运行MATLAB函数与分布式阵列
操作分布式数组的MATLAB函数。
将数组分发给并行工作者
使用数据存储或分布式创建分布式数组并在工作对象之间划分数据
在多个数据集上运行单个程序
使用spmd语句在多个数据集上运行相同的代码并控制共分布数组。
使用复合材料访问工作者变量
MATLAB客户端会话中的复合对象允许您直接访问工人的数据值。
与定制训练循环并行的训练网络(深度学习工具箱)
这个例子展示了如何设置一个自定义训练循环来并行训练一个网络。
使用spmreduce实现MPI_Allreduce功能
在这个例子中，我们看一下spmdReduce函数和基于它的函数:spmdPlus而且spmdCat．
利用消息传递的圆周率数值估计
这个示例展示了使用spmd语句的基础知识，以及它们如何提供执行并行计算的交互式方法。
选择spmd, parfor和parfeval
比较和对比spmd相对于其他并行计算功能，例如parfor而且parfeval．