并行计算工具箱
マルチコアコンピューター,GPU,およびクラスターで並列処理を実行
并行计算工具箱™では,マルチコアプロセッサ,GPU,およびコンピュータークラスターを使用して計算量の多いデータ集約型の問題を解決できます。並列对ループ,特殊な配列型,並列数値アルゴリズムなどの高度な機能を使用して,CUDAやMPIのプログラミングを行うことなく,MATLAB®アプリケーションを並列化できます。このツールボックスでMATLABと他のツールボックスの並列処理対応の関数を使用することが可能です。また,このツールボックスを仿金宝app真软件®と併用すれば1つのモデルの複数のシミュレーションを並列して実行できます。プログラムとモデルは対話型とバッチモードの両方で実行可能です。
このツールボックスでは,ローカルで実行されるワーカー(MATLAB計算エンジン)上でアプリケーションを実行することにより,マルチコアデスクトップの処理能力をフル活用できます。コードを変更することなく,同一アプリケーションをクラスターまたはクラウドで実行できます(MATLAB并行服务器™を使用)。また,このツールボックスを MATLAB Parallel Server と併用して、過大で単一マシンのメモリでは処理しきれない行列計算を実行することもできます。
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マルチコアコンピューターでMATLABを高速化
パラメータースイープ,最適化,およびモンテカルロシミュレーションなど問題に対して,並列对ループ(parfor)を使用して,マルチコアCPUで並行的に独立した反復処理を実行します。parforは並列プールの作成とファイル依存の管理を自動化するので、他の作業に集中できます。MATLAB と Simulink 製品のいくつかの主要な関数は 並列処理に対応しています。Parallel Computing Toolbox でこれらの関数を使用することにより、使用可能な並列処理リソース全体に演算を分散できます。並列アプリケーションを対話形式およびバッチジョブとして実行できます。
并行计算工具箱を使用して,追加のCPUとGPUリソースによりMATLABと仿真软件を高速化。金宝app
GPUでMATLABを高速化
并行计算工具箱で,gpuArrayによりMATLABから直接NVIDIA®GPUを使用できます。fft,要素ごとの操作,陆やバックスラッシュ演算子(\)とも呼ばれるmldivideのような線型代数演算など,500を超えるMATLAB関数がNVIDIA GPUで自動的に実行されます。深度学习工具箱など,いくつかのMATLABと仿真软件製品の主要な関数はGPUに対金宝app応しています。追加コードを記述することなくGPUリソースを使用できるため,パフォーマンスチューニングよりも自身のアプリケーションに注力できます。上級の開発者は,MATLABから作成したCUDAコードを直接呼び出すことができます。デスクトップ,コンピュータークラスター,およびクラウド環境で複数のGPUが利用できます。
gpuArrayとGPU対応のMATLAB関数を使用することで,低レベルのCUDAプログラミングを行うことなく,MATLAB演算を高速化。
大規模データの処理
并行计算工具箱では,MATLABに組み込まれた高配列とmapreduceの機能が拡張されるので,ローカルワーカーで実行して性能を改善できます。そして,高配列とmapreduceをMATLAB并行服务器で追加のリソースにスケールアップできます。これは,従来型のクラスターまたはApache火花™とHadoop®クラスターで可能です。また,分散型配列をデスクトップでプロトタイプ作成して、MATLAB Parallel Server で追加のリソースにスケールアップすることもできます。
MATLAB高配列を使用した大規模データの並列解析。
複数のシミュレーションを並行して実行
parsim関数を使用して,シミュレーションを並行して実行します。この関数は複数のシミュレーションをマルチコアCPUに分散し全体のシミュレーション時間を短縮します。また,parsimは並列プールの作成を自動化して,ファイルの依存関係を特定し,ビルドアーティファクトを管理するので,設計作業に集中することが可能になります。並列シミュレーションを対話形式およびバッチジョブとして実行できます。
parsim関数を使用して,複数のシミュレーションを並行して実行。
シミュレーションマネージャー
シミュレーションマネージャーはparsimと統合されているので,単一のウィンドウで複数のシミュレーションを監視して可視化するために使用できます。個別のシミュレーションを選択して仕様を参照,またシミュレーションデータインスペクターを使用してシミュレーション結果を調べることができます。また,便利な機能として,診断タスクの実行またはシミュレーションの停止もできます。
シミュレーションマネージャーの単一のウィンドウで,複数のシミュレーションを監視。
並列処理に対応した仿金宝app真软件機能の利用
parsimとbatchsim関数を使用した仿金宝app真软件シミュレーションの実行に加え,仿真软件设计优化™,强化学习工具箱™,仿真软件测试™,および模型覆盖™など数多くの仿真软件製品で並列化された機能が提供されているので,コードの作成なしでシミュレーションの並列実行が可能です。
フラグまたは環境設定により仿金宝app真软件アプリを並列処理化。
MATLABデスクトップのパブリッククラウドまたはプライベートクラウドでの実行
複数の高性能CPUおよびGPUマシンをオンデマンドで活用して分析とシミュレーションを高速化します。MATLABと仿真金宝app软件を亚马逊网络服务®(AWS)環境または微软Azure®上の仮想マシンで直接実行します。
またNVIDIA GPUクラウドまたはNVIDIA帕上のMATLAB深度学习容器でニューラルネットワークの学習をすることで,ディープラーニングアプリケーションを高速化することもできます。
亚马逊网络服务(AWS)環境のEC2インスタンスで直接MATLABと仿真软件を実行。金宝app
MATLAB并行服务器のあるクラスターに拡張
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またはクラウドに拡張できます。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。
コード変更なしに追加のクラスターとクラウドリソースを使用して簡単にアプリケーションをスケールアップ。
