Simulink.sdi. Класс WorkerRun

Пакет: Simulink.sdi

Доступ к данным моделирования от параллельных рабочих

Описание

Класс Simulink.sdi.WorkerRun обеспечивает доступ, чтобы запустить данные, сгенерированные на Параллельных вычислениях, Toolbox™ параллельны рабочим. Создайте объект Simulink.sdi.WorkerRun на рабочем, и затем используйте объект получить доступ к данным на вашем локальном сеансе MATLAB®.

Конструкция

workerRun = Simulink.sdi.WorkerRun(runID) создает объект Simulink.sdi.WorkerRun с идентификатором выполнения, заданным runID.

workerRun = Simulink.sdi.WorkerRun.getLatest создает объект Simulink.sdi.WorkerRun нового выполнения.

Входные параметры

развернуть все

Запустите идентификатор

Методы

getDatasetСоздайте Набор данных данных выполнения рабочего
getDatasetRefСоздайте DatasetRef для запущенного рабочего
getLatestСоздайте рабочего, запущенного для последнего выполнения
getLocalRunСоздайте локальное выполнение от запущенного рабочего

Копировать семантику

Указатель. Чтобы изучить, как классы Handle влияют на операции копии, смотрите Копирование Объектов (MATLAB).

Примеры

свернуть все

Этот пример выполняет параллельные моделирования образцового slexAircraftExample с различными входными временными константами фильтра и показывает несколько способов получить доступ к данным с помощью Моделирования Data Inspector программируемый интерфейс.

Настройка

Запустите путем обеспечения Моделирования, Data Inspector пуст, и поддержка Parallel Computing Toolbox сконфигурирована, чтобы импортировать выполнения, созданные на локальных рабочих автоматически. Затем создайте вектор значений параметров фильтра, чтобы использовать в каждом моделировании.

% Make sure the Simulation Data Inspector is empty, and PCT support is
% enabled. 
Simulink.sdi.clear
Simulink.sdi.enablePCTSupport('local')

% Define Ts values
Ts_vals = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1]; 

Инициализируйте параллельных рабочих

Используйте gcp, чтобы создать пул локальных рабочих, чтобы идти параллельно моделирования, если у вас уже нет того. В блоке spmd кода загрузите модель slexAircraftExample и выберите сигналы регистрировать. Чтобы избежать проблем параллелизма данных с помощью sim в parfor, создайте временную директорию для каждого рабочего, чтобы использовать во время моделирований.

p = gcp;
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 4 workers.
spmd
    
    % Load system and select signals to log
    load_system('slexAircraftExample')
    Simulink.sdi.markSignalForStreaming('slexAircraftExample/Pilot', 1, 'on')
    Simulink.sdi.markSignalForStreaming('slexAircraftExample/Aircraft Dynamics Model', 4, 'on')
    
    % Create temporary directory on each worker
    workDir = pwd;
    addpath(workDir)
    tempDir = tempname;
    mkdir(tempDir)
    cd(tempDir)
    
end

Идите параллельно моделирования

Используйте parfor, чтобы запустить эти семь моделирований параллельно. Выберите значение для Ts для каждого моделирования и измените значение Ts в рабочем пространстве модели. Затем запустите моделирование и создайте массив объектов Simulink.sdi.WorkerRun получить доступ к данным с Моделированием Data Inspector. После цикла parfor используйте другой сегмент spmd, чтобы удалить временные директории от рабочих.

parfor index = 1:7
    
    % Select value for Ts
    Ts_val = Ts_vals(index);
    
    % Change the filter time constant and simulate
    modelWorkspace = get_param('slexAircraftExample','modelworkspace');
    modelWorkspace.assignin('Ts',Ts_val)
    sim('slexAircraftExample')
    
    % Create a worker run for each simulation
    workerRun(index) = Simulink.sdi.WorkerRun.getLatest
    
end

spmd
        
    % Remove temporary directories
    cd(workDir)
    rmdir(tempDir, 's')
    rmpath(workDir)
    
end

Получите объекты набора данных от параллельного моделирования Вывод

Метод getDataset помещает данные от WorkerRun в объект Dataset, таким образом, можно легко постобработать.

ds(7) = Simulink.SimulationData.Dataset;

for a = 1:7
    ds(a) = workerRun(a).getDataset;
end
ds(1)
ans = 
Simulink.SimulationData.Dataset '' with 2 elements

                         Name        BlockPath                                
                         __________  ________________________________________ 
    1  [1x1 Signal]      alpha, rad  ...rcraftExample/Aircraft Dynamics Model
    2  [1x1 Signal]      Stick       slexAircraftExample/Pilot               

  - Use braces { } to access, modify, or add elements using index.

Получите объекты DatasetRef от параллельного моделирования Вывод

Для больших рабочих процессов данных используйте метод getDatasetRef, чтобы сослаться на данные, сопоставленные с WorkerRun.

for b = 1:7
    datasetRef(b) = workerRun(b).getDatasetRef;
end

datasetRef(1)
ans = 
  DatasetRef with properties:

           Name: 'Run 3: slexAircraftExample'
            Run: [1×1 Simulink.sdi.Run]
    numElements: 2

Обработайте параллельные данные моделирования в моделировании Data Inspector

Можно также создать локальные объекты Run анализировать и визуализировать данные с помощью Моделирования API Data Inspector. Этот пример добавляет тег, указывающий на значение временной константы фильтра для каждого выполнения.

for c = 1:7
    
    Runs(c) = workerRun(c).getLocalRun;
    Ts_val_str = num2str(Ts_vals(c));
    desc = strcat('Ts = ', Ts_val_str);
    Runs(c).Description = desc;
    Runs(c).Name = strcat('slexAircraftExample run Ts=', Ts_val_str);
    
end

Очистите репозитории рабочего

Очистите файлы, используемые рабочими к свободному дисковое пространство для других моделирований, вы хотите работать на своем пуле рабочего.

Simulink.sdi.cleanupWorkerResources

Альтернативы

Можно также получить доступ, просмотреть и анализировать данные моделирования от рабочих по Parallel Computing Toolbox, использующих Моделирование Data Inspector пользовательский интерфейс.

Введенный в R2017b

Была ли эта тема полезной?