并行计算
执行MATLAB®程序和Simulink金宝app®在cpu、gpu或两者上并行模拟
MATLAB并行计算提供了一种语言和工具，可以帮助您利用更多的硬件资源，包括桌面、集群和云中的cpu和gpu。
并行计算无需更改任何代码，因为数百个函数具有自动并行支持和GPU支持。金宝app
编写可移植的并行代码，可以为任何有或没有并行计算工具箱的用户运行，并根据可用资源自动扩展。
只编写一次并行代码，然后在不同的集群环境中执行。
使用本地多核处理器和gpu解决计算密集型问题，或扩展到计算集群。
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主题
并行计算基础
- 运行MATLAB函数与自动并行支持金宝app(并行计算工具箱)
利用并行计算资源，而不需要任何额外的编码。 - 使用parfor交互式地并行运行循环(并行计算工具箱)
把一个为-loop变成一个可伸缩的parfor循环。 - 使用parfor进行参数扫描时绘图(并行计算工具箱)
并行执行参数扫描，并在并行计算期间绘制进度图。
并行模拟金宝app
- 运行多个模拟(金宝app模型)
运行多个模拟parsim而且batchsim命令，以及Simulink编辑器中的多重模拟面板。金宝app
使用图形处理器MATLAB
- 在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)
提供一个gpuArray参数自动在GPU上运行函数。
向集群和云扩展
- 从桌面扩展到集群(并行计算工具箱)
在本地机器上开发并行MATLAB®代码，并扩展到集群。 - 使用并行计算工具箱与云中心集群在MATLAB在线(并行计算工具箱)
运行并行代码MATLAB在线™．
并行计算应用
- 并行、gpu和云中扩展深度学习(深度学习工具箱)
探索并行使用MATLAB并使用多个gpu(本地或云端)进行深度学习的选项。 - 利用并行计算工具箱最小化一个昂贵的优化问题(优化工具箱)
演示如何在两者中使用并行计算的示例全局优化工具箱和优化工具箱™求解器。
相关信息
特色的例子
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