并行计算工具箱
Cálculosparalelos en equiposmultimúcleo，gpus y群
并行计算工具箱™渗透变压器问题Con US USO IntensivodeCálculosY Datos Mediante ProcesadoresMultInúcleo，GPU Y Clusters de Ordenadores。Las Construcciones de Alto Nivel Como for-Loops Paralelos，Tipos Especiales de arrays y algoritmosnuméricosparalelizados permeren paralelizar las aplicaciones matlab®Sin Necesidad deProgramAciónMPIO CUDA。La Toolbox Permite Usar Funciones Con Con ElCálculoparalelo en Matlab Y Otras Toolboxes。se puede emplear la工具箱con simuli金宝appnk®Para ejecutar varias simulaciones de Un Modelo en Paralelo。los programas y los modelos se pueden ejecutar en modo interactivo y por lotes。
La Toolbox Permite Hacer Uso de Toda La Potencia de Procesamiento de Los EquiposMultinúclecióndeapecionesen ejecaciones（摩托车deCálculodematlab），que se ejecutan localmente。SIN MODIFIFAR ELCódigo，ES POSIBLE EJECUTAR LAS MISMAS APLICACIONES EN Clusters O Nubes（MedianteMATLAB并行服务器™）。tambiénpuede实用la工具箱con matlab parallel server para ejecutarcálculosmatriciales que no caben en la Memoria de UnúnicoEquipo。
旅行：
AceleracióndeMatlabConFulitInúcleo
用于循环帕拉罗斯（议案）Fin de Ejecutar IterAciones独裁En Paralelo o en Cpusmultinúcleopara问题como barridos deparámetros，优化yimulaciones monte carlo。Parfor Automatiza LaCreacióndeGruposParalelos Y Gestiona Las Depedencias de Archivos，De Forma QuePodráferformaseen Su Trabajo。Diversas Funciones Clave de Varios Productos de matlab y 金宝appsimulink tienen funciones que admiten elCálculoparalelo。CON并行计算工具箱，ESTAS FUNCIONES PUEDEN DistribulLOSCAÁLCULOSTERRELOSRECUSOSODECÁLCULOParalelo Disponibles。ES Posible Ejecutar Aplicaciones Paralelas de Forma Interactiva Y Por Lotes。
利用并行计算工具箱Para Acelerar Matlab Y Simulink Con Recursos Adic金宝appionales de CPUS Y GPU。
Aceleracióndematlab con gpus
并行计算工具箱渗透USAR GPU NVIDIA®Directamente desde matlab medianteGPUArray.。Másde 500 Fumciones de Matlab Se EjecutanAutomáticamenteen GPU Nvidia，包括FFT.，操作acciones元素 - 明智的y diversas operacionesdeálgebralineal como鲁y莫德利维，quetambiénse conoce como eloperador de barra inversa（\）。varias funciones clave de distintos productos de matlab y 金宝appsimulink，como深度学习工具箱，tienen funciones compatibes con gpus。Se Pueden利用GPUS SIN Tener Que EscribirCódigoadicional，De Manera QuePodrá中心en Sus Aplicaciones en Lugar de en Ajustar El Rendimiento。Los Desarrolladores Avanzados Pueden Llamar A SuPropioCódigoCUDA Directamente Desde Matlab。Cabe La Posibilidad de Uterizar Varias GPUS en Equipos de Escripotio，En ClustersdeCálculoy en Entornos de Nube。
利用GPUArray Y Funciones de Matlab Compatibles Con GPU Para Contribuir A Acelerar LAS Operaciones de Matlab Sin Necesidad deProgramaciónCudade Bajo Nivel。
procesamiento de大数据
并行计算工具箱SAMPLEA LAS PACPARIDDASE DE阵列高的yMapreduce.Integradas en Matlab para que结果e Posible laEjecuciónnornersloomes a fin de Mejorar el Rendimiento。后验，佩德·迈马雷洛斯阵列高的yMapreduce.Adicionales Con Matlab Parallel Server en Clusters Tradicialy o Clusters Apache Spark™Y Hadoop®。Tambiénesaposibleprotipar arrays distribuidos en Equipo de Sobremesa y，Después，Realizar La MIGRACIONON A recuSos Adicionales Con Matlab Parallel Server。
Analice Conduntos de大数据en ParaLelo Mediante阵列Tall De Matlab。
Aceleracióndeimulacionesde simu金宝applink
CON并行计算工具箱ES POSIBLE EJECUTAR CON FACIDAD MINCAS SIMULACIONES DE SIMULINK AL MISMO TIEMP金宝appO en Diversosnúcleosde CPU。ejecute de formafácelelmismo modelo con entradas oconfiguracióndeparámetrosdiferentesenanálisismonte carlo，Barridos deparámetros，Pruebas de Modelos，DiseñodeimentosyOptimizacióndeMockos。
ejecucióndemariassimulaciones en paralelo
利用LaFunción.ParsimPara ejecutar Su Simulaciones en Paralelo。Estafuncióndistribueye varias simulaciones entre cpusmultinúcleopara reducir el tiempo total desimulación。ParsimTambiénIomaTizaLaCraecióndeGruposParalelos，Idendifica Las Depiveencias de Archivos Y Gestiona Artefactos deCompilación，De Forma QuePodrá中心en苏·塔拉巴岛dediseño。ES Posible Ejecutar Aplicaciones Paralelas de Forma Interactiva O Por Lotes。
利用LaFunción.ParsimPara ejecutar varias simulaciones en paralelo。
仿真经理
仿真经理EstánittenadoConParsimy se puede emplear para超级游戏y Visualizar varias simulaciones en una ventana。Puede Seleccionar UnaSimulación个别Y Ver Sus Elecomaciones，AsíComoUSAR模拟数据检测员Para examinar Los ResultAdos de laSimulación。TambiénSePuedenejecutar tareas dediagnósticoo abortar simulaciones de forma sencilla。
SupervisiónduRiasSimulaciones en Una Ventana Con模拟经理。
Empleo de la Funcionionadad de金宝app Simulink兼容Con ElCálculoParalelo
Ademásde Usar Las FuncionesParsimyBatchsim.Para ejecutar Simulaciones De 金宝appSimulink，Stumenten SimplosOSES De Simulink，Cantuidos Simulink Design Optimization™，钢筋测试™y Simulink Coverage™，Que Proporcionan ComputidadesdeCálculoParalelo，De Manera Que Es Posible Ejecutar Simulaciones en exiones en Paralelo Sin Necesidad deEscribirCódigo。
es Posible Habilitar Las Simulaciones Paralelas Mediante El Establescimiento de Un Indector O Una Operencia。
Ejecucióndematlab桌面ennubespúblicasy privadas
AcelereLosAnálisisy las simulaciones gracias a varios equipos con gpus y cpus de alto rendimiento bajo caspenta。ejecute matlab y 金宝appsimulink directamente en equipos Virtuales en El Entorno de Amazon Web服务®（AWS）o Microsoft Azure®。
TambiénPuedeAcelerar Sus Aplicaciones de Dee Dearched Mediante El Entrenamiento de Redes Neuralales Con Matlab Deave学习容器EN NVIDIA GPU云ON NVIDIA DGX。
ejecute matlab y 金宝appsimulink directamente en instancias ec2 en el Entorno de Amazon Web服务（AWS）。
migraCión一个群集Con Matlab并行服务器
DesArrolle UN Prototipo en Su Equipo de Escritorio Y Lleve A Cabo LaMigraciónAUN ClusterdeCálculoo Nubes Sin Necesidad de Volver A EscribirCódigo。Acceda A Diferentes Entornos deEjecucióndesdeSuEquipo de Escritorio Con Solo Cambiar El Perfil De Cluster。
MIGRE CON FACIDAD SU APLICACIONES MENIANTE RECUSOSO Adicionales De Cluster Y Nube Sin Necesidad de ModififarElCódigo
Creacióndefilesparalelos
Descubra consejosytécnicaspara crear perfiles decódigoparalelo en la Nuevadocumentación
funcionionad de gpu
使用LAS NUEVAS Y MEJORADAS FUNCIONES DE GPUARRAY EN MATLAB，统计和机器学习工具箱，音频工具箱，信号处理工具箱Y小波工具箱
arrays de trabajos.
Envíearrays de trabajos一个普朗特·德尔·普拉斯·德德尔·普朗迪夫多夫利大学
阵列分发
使用La Nueva Y Mejorada Funcionionidad de阵列分布式En Matlab
Nuevo Grupo Paralelo Basado en SubProcesos
Optimizado Para Uso Reducido de Memoria，PlanificaciónMásRápidaYmenos Transcencia de Datos Para Un Subconjunto de Funciones de Matlab
咨询Las.Notas de laVersiónPara Obener Detalles Sobre estascaracterísticasy las funciones eadenderes。
