병렬 연산 기본 사항

병렬 연산 해결책 선택하기

병렬 연산을 사용하면 큰 연산 문제를 여러 가지 방식으로 풀 수 있습니다. MATLAB^®및 Parallel Computing Toolbox™는 연산 작업을 처리하는 데 도움이 되는 대화형 방식의 프로그래밍 환경을 제공합니다. 코드가 너무 느리게 실행될 경우 코드를 프로파일링하고 벡터화하며 내장 MATLAB 병렬 연산 지원을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 병렬 풀의 여러 MATLAB 워커에서parfor를 사용하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다. 빅데이터가 있는 경우 분산 배열이나数据存储를 사용하여 확장할 수 있습니다.parfeval을 사용하면 작업을 실행한 후 이 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 다른 작업을 계속할 수 있습니다. 데스크탑 컴퓨터, GPU, 클러스터 및 클라우드를 비롯한 다양한 유형의 하드웨어를 사용하여 병렬 연산 문제를 풀 수 있습니다.

함수

모두확장

Parallel Computing Toolbox의 주요 함수

`parfor`	여러 워커에서 병렬로`for`루프 반복 실행
`parfeval`	병렬 풀 워커에서 함수 실행
`gpuArray`	GPU에 저장된 배열
`distributed`	Access elements of distributed arrays from client
`batch`	워커에서MATLAB스크립트 또는 함수 실행
`parpool`	클러스터에서 병렬 풀 만들기
`ticBytes`	Start counting bytes transferred within parallel pool
`tocBytes`	Read how many bytes have been transferred since calling`ticBytes`

도움말 항목

기본사항

병렬 연산 해결책 선택하기
병렬 연산 문제를 풀 수 있도록 MATLAB 및 Parallel Computing Toolbox에서 제공하는 가장 중요한 기능을 살펴보십시오.
자동 병렬 연산을 지원하는 MATLAB 함수 실행하기
추가 코딩 없이 병렬 연산 리소스를 활용합니다.
parfor를 사용하여 대화형 방식으로 루프를 병렬로 실행하기
느린for루프를 빠른parfor루프로 변환합니다.
parfor를 사용하여 파라미터 스윕 중에 플로팅하기
이 예제에서는 파라미터 스윕을 병렬로 수행하고 병렬 계산 중에 진행 내용을 플로팅하는 방법을 보여줍니다.
Scale Up from Desktop to Cluster
This example shows how to develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.
일괄 처리 병렬 작업 실행하기
일괄 처리를 사용하여 MATLAB 세션의 작업을 백그라운드에서 실행하도록 분담합니다.
Process Big Data in the Cloud
This example shows how to access a large data set in the cloud and process it in a cloud cluster using MATLAB capabilities for big data.
parfeval을 사용하여 백그라운드에서 함수 실행
루프를 일찍 중단하고 결과가 나오는 대로 수집합니다.
GPU에서 MATLAB 함수 실행하기
많은 MATLAB 함수와 여러 툴박스가gpuArray인수를 제공받으면 자동으로 GPU에서 실행됩니다.
자동 병렬 지원을 사용하여 클라우드의 신경망 훈련시키기(Deep Learning Toolbox)
이 예제에서는 병렬 훈련에 대한 MATLAB 자동 지원을 사용하여 컨벌루션 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

자세히 알아보기

병렬 연산이란?
MATLAB 및 Parallel Computing Toolbox에 대해 알아봅니다.
병렬 풀에서 코드 실행하기
병렬 풀 시작 및 중지, 풀 크기 및 클러스터 선택에 대해 알아봅니다.
Choose Between Thread-Based and Process-Based Environments
With Parallel Computing Toolbox, you can run your parallel code in different parallel environments, such as thread-based or process-based environments.
Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment
Check support for MATLAB functions that you want to run in the background.
Set Environment Variables on Workers
Copy system environment variables from the client to workers in a cluster.
Write Portable Parallel Code
Write parallel code that can use parallel resources if you have Parallel Computing Toolbox and that still runs if you do not have Parallel Computing Toolbox.

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함수

Parallel Computing Toolbox의 주요 함수

도움말 항목

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