distributed

Доступ к элементам распределенных массивов от клиента

Конструктор

distributed

Можно также создать распределенный массив явным образом от клиента с любой из нескольких функций MATLAB, показанных в таблице.

eye(___, 'распределенный')true(___, 'распределенный')
false(___, 'распределенный')zeros(___, 'распределенный')
Inf(___, 'распределенный')distributed.cell
NaN(___,'distributed')distributed.spalloc
ones(___,'distributed')distributed.speye
rand(___,'distributed')distributed.sprand
randi(___,'distributed')distributed.sprandn
randn(___,'distributed') 

Описание

Распределенные массивы представляют те массивы, которые разделены среди рабочих в параллельном пуле. Распределенный массив напоминает нормальный массив MATLAB в способе, которым вы индексируете и управляете его элементами, но ни один из его элементов не существует на клиенте.

Массивы Codistributed, которые вы создаете внутри spmd операторы доступны как распределенные массивы от клиента.

Используйте gather функция, чтобы получить распределенные массивы в пробел работы с клиентами.

Методы

InfМассив бесконечности
classUnderlying(Не рекомендуемый) Класс элементов в gpuArray или распределенном массиве
distributed.cellСоздайте распределенный массив ячеек
distributed.spallocВыделите место для разреженной распределенной матрицы
distributed.speyeСоздайте распределенную разреженную единичную матрицу
distributed.sprandСоздайте распределенный разреженный массив равномерно распределенных псевдослучайных значений
distributed.sprandnСоздайте распределенный разреженный массив нормально распределенных псевдослучайных значений
eyeЕдиничная матрица
falseМассив (FALSE) логического ноля
gatherПередайте распределенный массив или gpuArray к локальной рабочей области
isaUnderlying(Не рекомендуемый) Верный, если базовые элементы распределенного массива имеют заданный класс
isdistributedВерный для распределенного массива
randМассив значений rand
sparseСоздайте разреженную распределенную или codistributed матрицу
trueМассив (TRUE) логической единицы
writeЗапишите распределенные данные в выходное местоположение

Методы для распределенных массивов являются слишком многочисленными, чтобы перечислить здесь. Большинство напоминает и ведет себя то же самое как встроенные функции MATLAB. Смотрите функции MATLAB Запуска с Распределенными Массивами.

Также среди методов несколько для исследования характеристик самого массива. Большинство ведет себя как функции MATLAB того же имени:

ФункцияОписание
isdistributedИндикация, если массив распределяется
isrealИндикация, если элементы массива действительны
isUnderlyingTypeОпределите, имеют ли базовые данные в массиве заданный тип
lengthДлина векторного или самого большого измерения массива
ndimsКоличество размерностей в массиве
sizeРазмер измерений массива
underlyingTypeКласс (тип данных) базовых данных в массиве
Введенный в R2008a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте