并行计算工具箱
在多核计算机、gpu和集群上执行并行计算
并行计算工具箱™允许您使用多核处理器、gpu和计算机集群解决计算和数据密集型问题。高级构造,如并行for循环、特殊数组类型和并行数值算法,使您能够并行化MATLAB®没有CUDA或MPI编程的应用程序。工具箱允许您在MATLAB和其他工具箱中使用启用并行的函数。可以在Simulink中使用工具箱金宝app®并行运行一个模型的多个模拟。程序和模型可以在交互式和批处理模式下运行。
通过在本地运行的workers (MATLAB计算引擎)上执行应用程序,工具箱允许您充分利用多核桌面的处理能力。在不更改代码的情况下,可以在集群或云上运行相同的应用程序(使用MATLAB并行服务器™)。您还可以使用与MATLAB并行服务器工具箱执行矩阵计算是太大,无法进入一台机器的内存。
开始:
使用多核计算机加速MATLAB
使用并行for循环(parfor
)在多核cpu上并行运行独立迭代,以解决参数扫描、优化和蒙特卡罗模拟等问题。parfor自动创建并行池并管理文件依赖关系,因此您可以专注于您的工作。几个MATLAB和Simulink产品中的关键函数都具有并行启用功能。下载188bet金宝搏金宝app使用并行计算工具箱,这些函数可以跨可用的并行计算资源分配计算。您可以交互式地、成批地执行并行应用程序。
用gpu加速MATLAB
并行计算工具箱使您能够使用英伟达®gpu直接从MATLAB中使用GPUArray
。超过500个MATLAB函数自动运行在NVIDIA gpu,包括fft
,元素明智的操作,和几个线性代数操作,如陆
和mldivide
,也称为反斜杠操作符(\)。一些MATLAB和Simulink产品中的关键函数,如深度学习工具箱,都金宝app启用了GPU功能。下载188bet金宝搏您可以使用gpu而不需要编写任何额外的代码,因此您可以专注于您的应用程序而不是性能调优。高级开发人员可以直接从MATLAB调用自己的CUDA代码。您可以在桌面、计算集群和云环境中使用多个gpu。
处理大数据
“并行计算工具箱”扩展了高
数组和mapreduce
MATLAB内置的功能,使您可以在本地工作者上运行,以提高性能。然后可以缩放高
数组和mapreduce
在传统集群或Apache Spark™和Hadoop上使用MATLAB并行服务器可以获得更多资源®集群。您也可以原型桌面上的分布式数组,然后扩展到其他资源与MATLAB并行服务器。
并行运行多个模拟
使用parsim
函数以并行运行模拟。该函数将多个模拟分布到多核cpu,以加快整体模拟时间。parsim
还可以自动创建并行池、识别文件依赖关系和管理构建构件,以便您可以专注于设计工作。您可以交互式地或成批地执行并行模拟。
仿真管理
与仿真管理器集成parsim
并可用于在一个窗口中监视和可视化多个模拟。您可以选择单个模拟并查看其规范,还可以使用模拟数据检查器检查模拟结果。您还可以方便地运行诊断任务或中止模拟。
利用支持并行的Simulink功能金宝app
除了使用parsim
和batchsim
为了运行Simulink仿真,有许金宝app多Simulink产品,包括提供并行功能的Simulink Design Optimization™、Re下载188bet金宝搏inforcement Learning Toolbox™、Simulink Test™和Simulink Coverage™,因此您可以在不编写任何代码的情况下并行运行仿真。
在公共和私有云中运行MATLAB桌面
通过利用多个随需应变的高性能CPU和GPU机器,加速分析和仿真。在Amazon Web服务中的金宝app虚拟机上直接运行MATLAB和Simulink®(AWS)环境或Microsoft Azure®。
您还可以通过在MATLAB深度学习容器上NVIDIA GPU云或NVIDIA DGX训练神经网络,加快你的深度学习的应用程序。
使用MATLAB并行服务器扩展到集群
在桌面上开发一个原型,并扩展到一个计算集群或云,而不进行重新编码。从您的桌面访问不同的执行环境,只需更改您的集群配置文件。
并行分析
学习技巧和技术来确定与新文档并行代码
图形处理功能
使用新的和增强的gpuArray
函数在MATLAB,统计和机器学习工具箱,音频工具箱,信号处理工具箱,小波工具箱
工作数组
提交作业阵列第三方调度与通用调度界面
分布式阵列
在MATLAB中使用新的和增强的分布式阵列功能
新的基于线程的并行池
针对MATLAB函数的一个子集进行优化,以减少内存使用、更快的调度和更少的数据传输
看到发行说明了解这些特性和相应功能的详细信息。