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™可以使用多核处理器，GPU和计算机集群来解决计算上和数据密集问题。高级构造，如并行循环，特殊数组类型和并行化数字算法，使您能够并行化MATLAB®没有CUDA或MPI编程的应用。Toolbox允许您在MATLAB和其他工具箱中使用并行启用功能。您可以使用带有Simulink的工具箱金宝app®并行运行模型的多个模拟。程序和模型可以在交互式和批处理模式中运行。
工具箱允许您通过在本地运行的工作者(MATLAB计算引擎)上执行应用程序来使用多核桌面的全部处理能力。无需更改代码，就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™）。您还可以使用带有MATLAB并行服务器的工具箱来执行太大的矩阵计算，以适合单个机器的内存。
开始：
使用多核计算机加快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，这样您就可以专注于您的工作。几个MATLAB和Simulink产品中的关键功能具有并行使能功能。下载188bet金宝搏金宝app通过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。您可以以交互方式和批处理方式执行并行应用程序。
使用并行计算工具箱来加速MATLAB和Simulink与额外的CPU和GPU资源。金宝app
加速matlab与gpus
并行计算工具箱使您可以使用nvidia®GPU直接来自Matlab使用gpuArray．超过500个MATLAB函数自动运行在NVIDIA图形处理器上，包括FFT.，元素操作，以及一些线性代数操作，例如鲁和mldivide，也称为反斜杠操作符(\)。一些MATLAB和Simulink产品中的关键功能，如Deep Lear金宝appning Tool下载188bet金宝搏box，都有GPU支持的功能。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。
用gpuArray启用了GPU的MATLAB功能，可以帮助加快MATLAB操作，而无需低级别的CUDA编程。
处理大数据
并行计算工具箱扩展了高阵列和Mapreduce.Matlab内置的功能，以便您可以在本地工人上运行，以提高性能。然后你可以缩放高阵列和Mapreduce.在传统集群或Apache Spark™和Hadoop上使用MATLAB并行服务器的其他资源®集群。您还可以在桌面上的分布式阵列原型，然后使用MATLABPLASSPLAR SERVER扩展到其他资源。
使用MATLAB分析大数据集高数组。
并行运行多个模拟
使用parsim函数以并行运行模拟。该功能将多个仿真分布到多核cpu上，以加快总体仿真时间。parsim还可以自动创建并行池，标识文件依赖项，并管理构建工件，以便您可以专注于您的设计工作。您可以交互地或批量执行并行模拟。
使用parsim函数以并行方式运行多个模拟。
仿真经理
模拟管理器与parsim并可用于在一个窗口中监视和可视化多个模拟。您可以选择一个单独的模拟并查看其规范，也可以使用仿真数据检查器来检查模拟结果。您还可以方便地运行诊断任务或中止模拟。
使用仿真管理器在一个窗口中监视多个仿真。
利用并行支持的Simulink功能金宝app
除了使用parsim和batchsim运行Simulink模拟的功能，有金宝app许多Simulink产品，包括提供并行能力的Simulink Design Optionalization下载188bet金宝搏™，加固学习工具箱™，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模拟。
并行模拟可以通过首选项或标志设置来启用。
在公有云和私有云中运行MATLAB桌面
通过利用多个按需、高性能CPU和GPU机器的优势，加快分析和模拟。在Amazon Web Ser金宝appvices中的虚拟机上直接运行MATLAB和Simulink®（AWS）环境或Microsoft Azure®．
您还可以通过在NVIDIA GPU云或NVIDIA DGX上培训Matlab Deep学习容器中的神经网络来加速您的深度学习应用。
在Amazon Web Ser金宝appvices (AWS)环境中的EC2实例上直接运行MATLAB和Simulink。
使用MATLAB并行服务器扩展到集群
在桌面上开发原型，并在未重新编码的情况下缩放到计算群集或云。只需更改群集配置文件即可从桌面访问不同的执行环境。
在不更改代码的情况下，使用其他群集和云资源轻松扩展您的应用程序。
