Основные принципы параллельных вычислений
Параллельные вычисления могут помочь вам решить большие вычислительные проблемы по-разному. MATLAB® и Parallel Computing Toolbox™ обеспечивают интерактивную среду программирования, чтобы помочь заняться вашими вычислительными задачами. Если ваш код запускается слишком медленно, можно профилировать его, векторизовать его и использовать встроенную поддержку параллельных вычислений MATLAB. Затем можно попытаться ускорить код при помощи parfor на нескольких работниках MATLAB в параллельном пуле. Если у вас есть большие данные, можно масштабировать, использование распределило массивы или datastore. Можно также выполнить задачу, не ожидая его, чтобы завершиться, с помощью parfeval, так, чтобы можно было продолжить с другими задачами. Можно использовать различные типы оборудования, чтобы решить проблемы параллельных вычислений, включая рабочие компьютеры, графические процессоры, кластеры и облака.
Функции
Примеры и руководства
Выберите решение для параллельных вычислений
Узнайте, что самые важные функциональности, предлагаемые MATLAB и Parallel Computing Toolbox, решают вашу проблему параллельных вычислений.
Запустите функции MATLAB с автоматической параллельной поддержкой
Используйте в своих интересах ресурсы параллельных вычислений, не требуя никакого дополнительного кодирования.
В интерактивном режиме Выполнение Цикл в параллели Используя parfor
Преобразуйте медленный for - цикл в более быстрый parfor - цикл.
Построение графика во время подбора параметра parfor
Этот пример показывает, как выполнить развертку параметра параллельно и прогресс графика во время параллельных вычислений.
Масштабируйте от Рабочего стола до Кластера
Этот пример показывает, как разработать ваш параллельный код MATLAB® по вашей локальной машине и масштабировать до кластера.
Запуститесь пакет параллельны заданиям
Используйте пакет, чтобы разгрузиться, работают от вашего сеанса работы с MATLAB, чтобы запуститься в фоновом режиме.
Обработка Больших данных в облаке
Этот пример показывает, как получить доступ к большому набору данных в облаке и обработать его в кластере облака использование возможностей MATLAB больших данных.
Выполните Функции в фоновом режиме Используя parfeval
Убегите из цикла рано и соберите результаты, когда они становятся доступными.
Запустите функции MATLAB на графическом процессоре
Сотни функций в MATLAB и других тулбоксах запускаются автоматически на графическом процессоре, если вы предоставляете аргумент gpuArray.
Обучите сеть в облаке Используя автоматическую параллельную поддержку
Этот пример показывает, как обучить сверточное использование нейронной сети MATLAB автоматическая поддержка параллельного обучения.
Концепции
Что такое параллельные вычисления?
Узнайте о MATLAB и Parallel Computing Toolbox
Запустите код по параллельным пулам
Узнайте о запуске и остановке параллельных пулов, объедините размер и кластерный выбор.
