Exponenta Banner
exponenta event banner

Оценки

Примеры измерения производительности параллельного кода

Темы

Сотрудники кластера эталонных тестов

В этом примере показано, как запустить эталонный тест MATLAB для работников кластера.

Сравните ваш кластер с задачей высокопроизводительных вычислений

В этом примере показано, как оценить производительность вычислительного кластера с помощью теста HPC Challenge Benchmark.

Конфликт ресурсов в параллельных задачах

В этом примере показано, почему так трудно дать конкретный ответ на вопрос «Как будет работать мое (параллельное) приложение на многоядерной машине или в кластере?» Ответ чаще всего звучит так: «Это зависит от вашего приложения, а также вашего оборудования», и мы попытаемся объяснить, почему это все можно сказать без дополнительной информации.

Характерные примеры

Use parfor to Speed Up Monte-Carlo Code

Используйте parfor для ускорения кода Монте-Карло

Использовать parfor-циклы для ускорения кода Монте-Карло.

Открыть сценарий в реальном времени
Benchmarking A\b

Сравнительный анализ A\b

Сравнительный анализ решения линейной системы в кластере. Код MATLAB ® для решения x в A*x = b очень просто. Чаще всего для вычисления используется матричное левое деление, также известное как mldivide или оператор обратной косой черты (\). x (то есть x = A\b). Однако сравнительный анализ производительности матричного левого разделения в кластере не так прост.

Открыть сценарий
Benchmarking A\b on the GPU

Сравнительный анализ A\b на GPU

Посмотрите, как мы можем проверить решение линейной системы на GPU. Код MATLAB ® для решения x в A*x = b очень просто. Чаще всего мы используем матричное левое деление, также известное как mldivide или оператор обратной косой черты (\) для вычисления x (то есть x = A\b).

Открыть сценарий

Документация по инструментам для параллельных вычислений

Поддержка