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並列計算の基礎
並列計算は，大規模な計算の問題をさまざまな方法で解決するために役立ます。MATLAB®と并行计算工具箱™は,計算タスクへの取り組みに役立つ対話型のプログラミング環境を提供します。コードの実行速度が遅すぎる場合は,コードをプロファイリングし,ベクトル化して,組み込みのMATLAB並列計算サポートを使用できます。さらに，並列プ，ルの複数のmatlabワ，カ，でparforを使用してコ，ドの高速化を試みることもできます。ビッグデ，タがある場合は，分散配列または数据存储を使用してスケ，ルアップできます。また，parfevalを使用して完了を待たずにタスクを実行することが可能なため，他のタスクを続行することができます。デスクトップコンピューター,GPU,クラスター,クラウドなど,さまざまな種類のハードウェアを使用して並列計算の問題を解決できます。
関数
トピック
基礎
並列計算の問題を解決するため,MATLABと并行计算工具箱で提供される最も重要な機能を確認する。
追加のコ，ディング不要の並列計算リソ，スを利用する。
低速の为ル，プをより高速のparforル，プに変換する。
この例では,パラメータースイープを並列実行して,並列計算中に進行状況をプロットする方法を説明します。
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。
batchを使用して，MATLABセッションの負荷をオフロ，ドしてバックグラウンドで実行する。
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。
結果が利用可能になったときにル，プを早期に終了して結果を収集する。
Matlabおよび他のルボックスの数百もの関数はgpuArray引数を渡すことで自動的にgpuで実行されます。
この例では,MATLABの並列学習の自動サポートを使用して,畳み込みニューラルネットワークに学習させる方法を説明します。
詳細
MATLABおよび并行计算工具箱にいて学習する。
並列プルの起動と終了，プルのサズ，およびクラスタの選択にいて学習する。
并行计算工具箱を使用すると,スレッドベースまたはプロセスベースの環境などのさまざまな並列環境で並列コードを実行できます。
スレッドベ，スの並列プ，ルを使用してmatlab，コ，ドを高速化する。
クラアントからクラスタ内のワカにシステム環境変数をコピする。
関連情報
注目の例
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