MATLAB并行服务器
クラスターやクラウドでのMATLABや仿真软金宝app件による計算
MATLAB并行服务器™を使用すると,MATLAB®プログラムや仿金宝app真软件®シミュレーションシミュレーションをクラスターやクラウドで実できできできシミュレーションプロトプロトタイプを作作作作者作物大幅行程によるによるがサポートされていますい。
クラスター側のライセンスは,すべてMATLAB并行服务器によって処理されます。デスクトップライセンスプロファイルがクラスターで動的に有効化されるため,クラスターのためのMATLABライセンスを用意する必要はありません。ライセンスモデルには,無制限のスケーリングをサポートする機能が組み込まれています。
MATLAB并行服务器はプログラムやシミュレーションを,スケジュールされたアプリケーションとしてクラスターで実行します。MATLAB并行服务器に付属する MATLAB 最適化スケジューラを使用することも、独自のスケジューラを使用することもできます。プラグイン フレームワークにより、一般的なクラスター スケジューラ サブミッション クライアントと直接通信できます。
R2019A以前以前，MATLAB并行服务器はMATLAB分布式计算服务器という名称でした。
详细を见る：
1つのコードを作成するだけで複数の環境で使用可能
并行计算工具箱™をを用してデスクトップでのプロトタイプ作者作作作者行作作者人，コードを作物しなく単ますにますますますます。また，インタラクティブに开放を行，バッチワークフローにで用に移できでき。
アルゴリズムを変更することなく複数のマシンで実行可能
デスクトップでプロトタイプを開発すると,そのコードを作成し直すことなくコンピューティングクラスターに拡張できます。クラスタープロファイルを変更するだけで,デスクトップからさまざまな実行環境にアクセスできます。
反復を並列で実行し,結果を得るまでの時間を短縮します。
集約されたリソースからのCPUおよびGPUへのアクセス
MATLABデスクトップ環境から自社クラスターの高性能ハードウェアを直接利用できます。
クラスタープロファイルをMATLABに追加すると,使用可能なクラスターリソースにアクセスできます。
仪数のS金宝appimulinkシミュレーションシミュレーションシミュレーション致理性の自动化
複数のプログラム実行やパラメータースイープの設定,モデルの依存関係やビルドフォルダーの管理,ベースワークスペース変数のクラスター処理への転送が簡単に可能です。また,シミュレーションマネージャーのユーザーインターフェイスを使用すると,クラスターで実行されている複数の仿真软金宝app件モデルを可視化して管理できます。
単一のウィンドウで複数のシミュレーションを監視します。
Windows, MacまたはLinuxからのビッグデータ処理
小規模なデータから大規模なデータまで,同じMATLAB解析を使用できます。また、窗户®、Mac®,またはLinux®のデスクトップから,引发™対応Hadoop®クラスターまたは従来型のクラスターで,標準ファイルシステムを使用してビッグデータを処理できます。
大規模なデータセットを解析するには,高配列やデータストアを使用します。
メモリ障壁の克服
アルゴリズムを作成し直したり共有メモリアーキテクチャを使用したりしなくても,1台のマシンのメモリでは容量が不足する計算を実行できます。
分散配列を使用すると,コンピューター1台のメモリに格納できないほど大量のデータを使用する計算を実行できます。
デスクトップ用ツールボックスをクラスターで使用
クラスターで必要なライセンスはMATLAB并行服务器ライセンスのみです。ダイナミックライセンスにより,クラスターで各ユーザー独自のデスクトップライセンスプロファイルを有効化できます。
ライセンスを受けたクラスター上のデスクトップ製品は,すべてMATLAB并行服务器ライセンスで実行します。
既存のハードウェアおよびインフラストラクチャインフラストラクチャの使用
数台の専用マシンからクラスターを作成してMATLABジョブスケジューラでジョブを管理することも,既存のクラスターと統合してサードパーティ製スケジューラでジョブを管理することもできます。ジョブの管理は,MATLABから直接行えます。
複数の計算ノードのCPUおよびGPUで実行します。
クラウドへのアプリケーションのスケーリング
パブリッククラウドおよびプライベートクラウドと統合できます。これにより,クラウドの強力な専用ハードウェアにアクセスできます。MathWorksおよび MathWorks をホストしているプロバイダーから提供される構成済みオプションを使用することも、自身でインフラストラクチャを構築することもできます。
並列計算をクラウドのクラスターにスケーリングするにはいくつかの方法があります。
