主要内容

并行计算基础

选择平行计算解决方案

并行计算可以帮助您以不同的方式解决大型计算问题。MATLAB®并行计算工具箱™提供了一个交互式编程环境,以帮助解决您的计算任务。如果您的代码运行得太慢,则可以对其进行介绍,对其进行矢量化并使用内置的MATLAB并行计算支持。金宝app然后,您可以尝试通过使用parfor在平行池中的多个MATLAB工人上。如果您有大数据,则可以使用分布式数组或数据存储。您也可以执行任务而无需等待完成,使用帕菲瓦尔,以便您可以继续执行其他任务。您可以使用不同类型的硬件来解决并行计算问题,包括台式计算机,GPU,簇和云。

功能

展开全部

parfor 执行为了- 与工人并行的环路迭代
帕菲瓦尔 在平行池工作人员上运行功能
gpuarray 存储在GPU上的阵列
分散式 从客户端的分布式数组的访问元素
MATLAB工人的脚本或功能
Parpool 在集群上创建并行池
ticbytes 开始计数在平行池中传输的字节
to 阅读自调用以来已传输了多少个字节ticbytes

话题

基本

选择平行计算解决方案

发现MATLAB和并行计算工具箱提供的最重要功能来解决您的并行计算问题。

运行具有自动并行支持的MATLAB功能金宝app

利用并行计算资源,而无需任何额外的编码。

与PARFOR并行交互式运行循环

转换慢为了- 更快地浮动parfor-环形。

参数扫描期间的情节与Parfor

此示例显示了如何在并行计算过程中并行进行参数扫描和绘图进展。

从桌面到群集扩展

此示例显示了如何在本地计算机上开发并行MATLAB®代码并扩展到群集。

运行批次平行作业

使用批处理从MATLAB会话中卸载工作,以在后台运行。

处理云中的大数据

此示例显示了如何在云中访问云中的大数据集并使用MATLAB功能在云群集中处理大数据。

使用parfeval评估背景的功能

尽早突破循环并收集结果。

在GPU上运行MATLAB功能

如果您提供一个,MATLAB和其他工具箱中的数百个功能会自动在GPU上运行gpuarray争论。

使用自动平行支持在云中的火车网络金宝app(深度学习工具箱)

此示例显示了如何使用MATLAB自动支持进行并行训练训练卷积神经网络。金宝app

学到更多

什么是平行计算?

了解MATLAB和并行计算工具箱。

在平行池上运行代码

了解有关启动和停止并行池,池尺寸和群集选择的信息。

在基于线程和基于过程的环境之间进行选择

使用并行计算工具箱,您可以在不同的并行环境(例如基于线程或基于过程的环境)中运行并行代码。

在基于线程的环境中运行MATLAB功能

检查支持您要金宝app在后台运行的MATLAB功能。

将环境变量设置为工人

将系统环境变量从客户端复制到集群中的工人。

编写便携式并行代码

编写并行代码,如果您具有并行计算工具箱,则可以使用并行资源,如果您没有并行计算工具箱,则仍然可以运行。

相关信息

特色示例