Что такое параллельные вычисления?

Параллельные вычисления позволяют вам выполнять много вычислений одновременно. Большие проблемы могут часто разделяться в меньшие единицы, которые затем решены одновременно.

Главные причины рассмотреть параллельные вычисления к

  • Сэкономьте время распределительными задачами и выполняющий их одновременно

  • Решите большие проблемы данных распределительными данными

  • Используйте в своих интересах свои ресурсы рабочего компьютера и масштабируйте до кластеров и облачных вычислений

С Parallel Computing Toolbox™ вы можете

  • Ускорьте свой код с помощью интерактивных инструментов параллельных вычислений, таких как parfor и parfeval

  • Увеличьте свое вычисление с помощью интерактивных инструментов обработки Больших данных, таких как distributed, tall, datastore и mapreduce

  • Используйте gpuArray, чтобы ускорить ваше вычисление на графическом процессоре вашего компьютера

  • Используйте batch, чтобы разгрузить ваше вычисление к средствам облачных вычислений или компьютерным кластерам

Вот некоторые полезные концепции Параллельных вычислений:

  • Центральный процессор: Центральный процессор, включая несколько ядер или процессоров

  • Графический процессор: Графический процессор, теперь широко используемый для вычисления графического процессора общего назначения (GP)

  • Узел: автономный компьютер, содержа один или несколько CPUs / графические процессоры. Узлы объединяются в сеть, чтобы сформировать кластер или суперкомпьютер

  • Поток: самый маленький набор инструкций, которые могут быть управляемыми независимо планировщиком. На графическом процессоре, многопроцессорной или многожильной системе, несколько потоков могут быть выполнены одновременно (многопоточность)

  • Пакет: разгрузите выполнение функционального скрипта, чтобы запуститься в фоновом режиме

  • Масштабируемость: увеличение параллельного ускорения со сложением большего количества ресурсов

Что предлагают инструменты MATLAB® и Parallel Computing Toolbox?

  • Работники MATLAB: MATLAB вычислительные механизмы для параллельных вычислений, сопоставленных с ядрами в многожильной машине

  • Параллельный пул: параллельный пул работников MATLAB может быть создан с помощью parpool

  • Убыстритесь: Ускорьте свой код путем работы нескольких работников MATLAB, использования parfor и parfeval

  • Масштабируйте: Разделите свой большой data через несколько работников MATLAB, с помощью массивов distributed и mapreduce

  • Асинхронная обработка: Используйте parfeval, чтобы выполнить вычислительную задачу, не ожидая его, чтобы завершиться

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте