主要内容
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並列計算の解決策の選択
MATLAB®,并行计算工具箱™およびMATLAB并行服务器™の機能を使用して,データの高速処理またはビッグデータ計算のスケールアップを行います。
| 問題 | 解決法 | 必要な製品 | 参照先 |
|---|---|---|---|
| データをより高速で処理する必要があるか | コードをプロファイリングする。 | MATLAB | パフォーマンス向上のためのコードのプロファイリング |
| コードをベクトル化する。 | MATLAB | ベクトル化 | |
| MathWorks製品の自動並列計算サポートを使用する。 | MATLAB并行计算工具箱 |
自動並列サポートを使用したMATLAB関数の実行 | |
GPUがある場合は,gpuArrayを試す。 |
MATLAB并行计算工具箱 |
GPUでのMATLAB関数の実行 | |
parforを使用する。 |
MATLAB并行计算工具箱 |
parforを使用した対話形式でのループの並列実行 | |
| 処理を高速化する他の方法を探しているか | parfevalを試す。 |
MATLAB并行计算工具箱 |
parfevalを使用したバックグラウンドでの関数の評価 |
spmdを試す。 |
MATLAB并行计算工具箱 |
複数のデータセットでの単一プログラムの実行 | |
| ビッグデータ計算をスケールアップする必要があるか | 任意の行数を持つ,メモリに収まらないデータを扱うには,高配列を使用する。 このワークフローは,データ解析と機械学習によく適している。 |
MATLAB | |
ローカルマシンで,高配列を並列で使用する。 |
MATLAB并行计算工具箱 |
||
クラスターで,高配列を並列で使用する。 |
MATLAB并行计算工具箱 MATLAB并行服务器 |
||
複数の次元でデータが大きい場合は,代わりに このワークフローは,線形代数問題によく適している。 |
MATLAB并行计算工具箱 MATLAB并行服务器 |
分散配列を使用したMATLAB関数の実行 | |
| クラスターへのオフロードが必要か | 批处理を使用して,コードをクラスターおよびクラウドで実行する。 |
MATLAB并行服务器 | バッチ並列ジョブの実行 |
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