主要内容

集群和云

发现集群资源,并使用集群配置文件

如果您的计算机任务对于本地计算机太大或太慢,您可以将计算卸载到群集现场或云中以运行MATLAB®代码最小的更改。尝试平行>发现集群在Matlab ToolStrip中,了解您是否已有群集可用。

如果您已有一个与调度程序的群集,则可以将MATLAB集成使用MATLAB并行服务器™。或者,如果您没有现有的调度程序,那么MATLAB并行服务器提供MATLAB JOB Scheduler。

职能

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Parcluster. 创建群集对象
parpool. 在群集中创建并行池
GCP. 获取当前并行池
关闭 关闭云集群
开始 启动云计算集群
等待(群集) 等待云集群更改状态
并行.DefaultClusterProfile. 检查或设置默认群集配置文件
parallel.exportProfile 将一个或多个配置文件导出到文件
并行.ImportProfile. 从文件导入群集配置文件
saveProfile 将修改后的群集属性保存到其当前配置文件
saveAsProfile 将群集属性保存到指定的配置文件
PCTConfig. 配置设置并行计算工具箱客户会话

班级

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并行.Pool. 平行的工人组合
平行的。集群 访问集群属性和行为
PCTRunonall. 在Client上运行命令和并行池中的所有工人

例子和如何

集群设置

发现群集并使用群集配置文件

了解如何使用群集配置文件并发现在Amazon EC2上运行的云群集。

从桌面扩展到集群

此示例显示如何在本地计算机上开发并行MATLAB®Code并缩放到群集。

处理云中的大数据

这个例子展示了如何访问云中的大型数据集,并使用MATLAB的大数据功能在云集群中处理它。

将您的集群与HPC挑战进行基准测试

这个例子展示了如何使用HPC挑战基准评估计算集群的性能。

深度学习

平行和云中的深度学习(深度学习工具箱)

使用多个GPU,本地或在云中使用MATLAB的深度学习选项。

在多个GPU上与MATLAB深入学习(深度学习工具箱)

指定多个GPU用于本地或在云中进行培训。

使用自动多gpu支持的列车网络金宝app

这个例子展示了如何使用自动并行支持在本地机器上使用多个gpu进行深度学习训练。金宝app

使用Parcom来培训多个深度学习网络

此示例显示了如何使用a议案循环执行培训选项上的参数扫描。

使用Parfeval培训多个深入学习网络

此示例显示了如何使用Parfeval.在网络架构的深度上执行参数扫描,用于深度学习网络并在训练期间检索数据。

并行列车深入学习网络

此示例显示如何在本地计算机上运行多个深度学习实验。

列车网络与自定义培训循环平行

此示例显示如何设置自定义培训循环以并行培训网络。

将深度学习数据上传到云端

此示例显示如何将数据上载到Amazon S3存储桶。

将深度学习批作业发送到集群

这个例子展示了如何将深度学习训练批作业发送到集群,以便您可以在训练期间继续工作或关闭MATLAB。

概念

指定您的并行偏好

指定您的首选项,并自动创建并行池。

通用调度程序的插件脚本

如何使用插件脚本来设置通用调度程序。

在工人上设置环境变量

将系统环境变量从客户端复制到群集中的工人。

相关信息

深度学习并行和云中(深度学习工具箱)

使用MATLAB并行服务器启动(MATLAB并行服务器)

扩展到集群和云

特色例子