并行计算工具箱
멀티코어컴퓨터,GPU및클러스터에서병렬연산수행하기
并行计算工具箱™는멀티코어프로세서,GPU및컴퓨터클러스터를사용하여연산문제와데이터집약적인문제를해결할수있습니다。并行循环,특수배열유형및병렬형수치알고리즘과같은하이레벨구조를사용하면CUDA또는MPI프로그래밍없이MATLAB®응용프로그램을병렬처리할수있습니다。툴박스를사용하면MATLAB및기타툴박스에서병렬가능함수를사용할수있습니다。金宝app动态仿真模块®와함께툴박스를사용하여모델의여러시뮬레이션을병렬로실행할수있습니다。프로그램과모델은대화형모드와배치모드에서모두실행할수있습니다。
이툴박스를통해로컬로실행되는워커(MATLAB연산엔진)에서응용프로그램을실행함으로써멀티코어데스크탑의처리능력을최대한활용할수있습니다。코드를변경하지않고클러스터또는클라우드에서동일한응용프로그램을실행할수있습니다(MATLAB并行服务器™를사용하여)。MATLAB并行服务器와함께툴박스를사용하여단일컴퓨터의메모리에담을수없는거대한행렬연산을실행할수도있습니다。
시작하기:
멀티코어컴퓨터로MATLAB속도향상
파라미터스윕,최적화및蒙特卡罗시뮬레이션과같은문제에서并行for循环(parfor)를사용하여멀티코CPU에어서독립적인반복을병렬로실행합니다。Parfor는병렬풀생성을자동화하고파일종속성을관리하므로작업에집중할수있습니다。여러MATLAB및仿真软金宝app件제품의주요함수는병렬가능함수를제공합니다。并行计算工具箱를사용하면이러한함수를통해사용가능한병렬컴퓨팅리소스간에연산을분산할수있습니다。병렬응용프로그램을대화형및배치로실행할수있습니다。
并行计算工具箱를사용하여추가CPU및GPU리소스로MATLAB및仿真软件속도를높일수있습니다。金宝app
MATLAB GPU로가속화
并行计算工具箱는GPUArray를사용하여MATLAB에서직접NVIDIA®GPU를사용할수있습니다。500개가넘는MATLAB함수는NVIDIA GPU에서자동으로실행됩니다。여기에는fft,요소별연산및백슬래시연산자(\)라고도하는陆및mldivide와같은여러선형대수연산이포함됩니다。深度学习工具箱와같은일부MATLAB및仿真软件제품의주요함수에는GPU지원함金宝app수가있습니다。추가로코드를작성하지않고도GPU를사용할수있으므로성능조정보다는응용프로그램에집중할수있습니다。고급개발자는MATLAB에서직접CUDA코드를호출할수있습니다。데스크탑,컴퓨팅클러스터및클라우드환경에서여러GPU를활용할수있습니다。
MATLAB함GPUArray및GPU지원수를사용하여로우레벨CUDA프로그래밍없이MATLAB연산속도를높입니다。
빅데이터처리
并行计算工具箱는성능개선을위해로컬워커에서실행할수있도록MATLAB에내장된高형배열및mapreduce기능을확장합니다。그런다음기존클러스터또는Apache火花™및Hadoop®클러스터의MATLAB并行服务器를사용하여高형배열및mapreduce를추가리소스까지확장할수있습니다。데스크탑에서분산배열을프로토타입화한다음MATLAB병렬서버를사용하여추가리소스까지확장할수도있습니다。
MATLAB高형배열을사용하여빅데이터세트를병렬로분석합니다。
병렬로여러시뮬레이션실행하기
시뮬레이션을병렬로실행하려면parsim함수를사용합니다。이함수는여러시뮬레이션을멀티코CPU에어분산하여전체시뮬레이션시간을단축합니다。또한,parsim은병렬풀생성을자동화하고,파일종속성을식별하며,빌드아티팩트를관리하므로설계작업에집중할수있습니다。병렬시뮬레이션을대화형이나배치로실행할수있습니다。
Parsim함수를사용하여여러시뮬레이션을병렬로실행합니다。
시뮬레이션관리자
시뮬레이션관리자는parsim과통합되어하나의창에서여러시뮬레이션을모니터링하고시각화하는데사용할수있습니다。개별시뮬레이션을선택하여사양을볼수있을뿐만아니라시뮬레이션데이터검사기를사용하여시뮬레이션결과를검사할수있습니다。진단작업을편리하게실행하거나시뮬레이션을중단할수도있습니다。
시뮬레이션관리자로하나의창에서여러시뮬레이션을모니터링합니다。
병렬가능仿真金宝app软件기능활용하기
金宝app仿真软件시뮬레이션을실행하기위해parsim및batchsim함수를사용하는것외에도병렬기능을제공하는™模型设计优化金宝app,强化学习工具箱™,仿真软件测试™및模型覆盖™등의仿真软件제품이많이있습니다。그래서코드를작성하지않고도시뮬레이션을병렬로실행할수있습니다。
병렬시뮬레이션은기본설정또는플래그설정을통해활성화할수있습니다。
퍼블릭및프라이빗클라우드에서MATLAB데스크탑실행하기
고,여러주문형성능CPU및GPU컴퓨터를활용하여분석과시뮬레이션속도를높입니다。亚马逊网络服务®(AWS)환경또는微软Azure®에서가상컴퓨터에직접MATLAB및仿真软件를실金宝app행합니다。
또한,NVIDIA GPU클라우드또는NVIDIA帕의MATLAB深度学习容器에서신경망을학습하여딥러닝응용프로그램의속도를높일수있습니다。
亚马逊网络服务(AWS)환경의EC2인스턴스에서MATLAB및仿真软件를직접실행합니다。金宝app
MATLAB병렬서버로클러스터크기조정하기
데스크탑에서프로토타입을개발하고다시코딩하지않고컴퓨팅클러스터나클라우드로확장합니다。클러스터프로파일변경만으로데스크탑에서다양한실행환경으로액세스합니다。
코드를변경하지않고추가클러스터와클라우드리소스를사용하여응용프로그램을쉽게확장할수있습니다。
