Parallel Computing Toolbox™ поддерживает распределенные массивы, чтобы разделить большие массивы через несколько рабочих MATLAB®. Вы работаете с целым массивом как одна сущность, однако, рабочие действуют только с их стороны массива, и автоматически передают данные между собой при необходимости. Одновременное выполнение поддерживается одной программой несколько данных (spmd
) построение языка, чтобы упростить связь между рабочими. Используйте распределенные поддерживающие операции над матрицей и функции, чтобы работать непосредственно с этими массивами без дальнейшей модификации. Можно использовать распределенные массивы в Parallel Computing Toolbox, чтобы запустить большие применения данных с помощью объединенной памяти о кластере.
Создайте и используйте распределенные массивы
Когда ваш массив данных является слишком большим, чтобы поместиться в память об одной машине, можно создать a distributed
массив.
Запустите функции MATLAB с распределенными массивами
Функции MATLAB, которые работают с распределенными массивами
Распределительные массивы, чтобы быть параллельными рабочим
Использование datastore
или distributed
создать распределенные массивы и разделить данные среди ваших рабочих
Запустите одну программы на нескольких наборах данных
Используйте spmd
операторы, чтобы запустить тот же код по нескольким наборам данных и управлять codistributed массивами
Доступ к переменным рабочего с составными объектами
Составные объекты на клиентском сеансе MATLAB позволяют вам непосредственно значения данных доступа на рабочих.
Обучите сеть параллельно с пользовательским учебным циклом
В этом примере показано, как настроить пользовательский учебный цикл, чтобы обучить сеть параллельно.
Используя GOP, чтобы достигнуть функциональности MPI_Allreduce
В этом примере мы смотрим на gop
функционируйте и функции, которые основываются на нем: gplus
и gcat
.
Числовая оценка пи Используя передачу сообщений
Этот пример показывает основы работы с spmd операторами, и как они обеспечивают интерактивные средние значения выполнения параллельных расчетов.
Выберите Between spmd, parfor, и parfeval
Сравните и контрастируйте spmd
против другой функциональности параллельных вычислений, такой как parfor
и parfeval
.
Запустите код по параллельным пулам
Узнайте о запуске и остановке параллельных пулов, объедините размер и кластерный выбор.
Задайте свои параллельные настройки
Задайте свои настройки, и автоматически создайте параллельный пул.
Нераспределенный по сравнению с распределенными массивами
Описывает различные типы массивов, используемых в связывающихся заданиях
Работа с массивами Codistributed
Описывает, как использовать codistributed массивы для вычисления
Цикличное выполнение в распределенной области значений (для - drange)
Описывает, как программировать for
- цикл с codistributed массивами
Работа с удаленными данными в Amazon S3™, Устройстве хранения данных Azure® Blob или HDFS™.