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クラスターとクラウド
計算タスクがローカルコンピューターにとって大きすぎる,または遅すぎる場合は,計算をオンサイトのクラスターまたはクラウドにオフロードして,最小限の変更でMATLAB®コードを実行することができます。MATLABツールストリップの[並列]、[クラスターの検出)を試し,既に利用できるクラスターがあるかどうかを確認します。
スケジューラをもつクラスターが既にある場合は,MATLAB并行服务器™を使用してMATLABと統合することができます。または,既存のスケジューラがない場合は,MATLAB并行服务器でMATLABジョブスケジューラを使用できます。
関数
クラス
例および操作のヒント
クラスターのセットアップ
クラスタープロファイルの取り扱い方法を調べて,Amazon EC2上で実行中のクラウドクラスターを検出する。
この例では,ローカルマシンで並列MATLAB®コードを開発し,クラスターにスケールアップする方法を説明します。
この例では,クラウド上の大規模データセットにアクセスし,ビッグデータ向けのMATLABの機能を使用してクラウドクラスター上で処理する方法を説明します。
この例では,HPCチャレンジベンチマークを使用して計算クラスターのパフォーマンスを評価する方法を説明します。
深層学習
並列およびクラウドでの深層学習のスケールアップ(深度学习工具箱)
ローカルまたはクラウドで複数のGPUを使用する,MATLABでの深層学習のオプション。
MATLABによる複数のGPUでの深層学習(深度学习工具箱)
ローカルまたはクラウドで学習に使用する複数のGPUを指定します。
この例では,自動並列サポートにより,ローカルマシン上の複数のGPUを使用して深層学習を行う方法を説明します。
この例では,parforループを使用して学習オプションについてパラメータースイープを実行する方法を説明します。
この例では,学習中にparfevalを使用して,深層学習ネットワークのネットワークアーキテクチャの深さについてパラメータースイープを行い,データを取得する方法を説明します。
この例では,ローカルマシン上で複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
カスタムトレーニングループを使用した並列でのネットワークの学習
この例では,カスタムトレーニングループを設定して並列でネットワークに学習させる方法を説明します。
この例では,Amazon S3バケットにデータをアップロードする方法を説明します。
この例では,学習中にMATLABでの作業の続行またはMATLABの終了ができるように,深層学習の学習バッチジョブをクラスターに送信する方法を説明します。
概念
関連情報
注目の例
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