Parallel Computing Toolbox

Parallel Computing Toolbox позволяет решать вычислительные и ресурсоемкие задачи с использованием многоядерных процессоров, графических процессоров и компьютерных кластеров. Высокоуровневые конструкции, такие как параллельные циклы, специальные типы массивов и распараллеленные численные алгоритмы, позволяют распараллеливать приложения MATLAB без программирования Cuda или MPI. Инструмент позволяет использовать параллельные функции MATLAB и других тулбоксов. Parallel Computing Toolbox с Simulink можно использовать для параллельного выполнения нескольких симуляций модели. Программы и модели могут работать как в интерактивном, так и в пакетном режимах.

Инструмент позволяет использовать всю вычислительную мощность многоядерных процессоров, выполняя приложения на workers (вычислительные механизмы MATLAB), которые выполняются локально. Без изменения кода можно запускать одни и те же приложения в кластерах или облаках (с помощью MATLAB Parallel Server). Вы также можете использовать Parallel Computing Toolbox с MATLAB Parallel Server для выполнения матричных вычислений, которые слишком велики, чтобы поместиться в память одной машины.

Parallel Computing Toolbox

Масштабирование MATLAB приложений

Использование Parallel Computing Toolbox  для ускорения MATLAB и Simulink с использованием дополнительных ресурсов CPU и GPU
Использование Parallel Computing Toolbox для ускорения MATLAB и Simulink с использованием дополнительных ресурсов CPU и GPU
Использование Parallel Computing Toolbox  для ускорения MATLAB и Simulink с использованием дополнительных ресурсов CPU и GPU Использование Parallel Computing Toolbox для ускорения MATLAB и Simulink с использованием дополнительных ресурсов CPU и GPU

Parallel Computing Toolbox позволяет вашим приложениям использовать преимущества компьютеров, оснащенных многоядерными процессорами и графическими процессорами.

Ускорение MATLAB с многоядерными компьютерами

Используйте параллельные циклы for (parfor) для параллельного выполнения независимых итераций на многоядерных процессорах для таких задач, как расчет параметров на сетке, оптимизация и моделирование Монте-Карло. Parfor автоматизирует создание параллельных пулов и управляет зависимостями файлов, чтобы вы могли сосредоточиться на своей работе. Ключевые функции в нескольких продуктах MATLAB и Simulink имеют параллельные реализации. С Parallel Computing Toolbox эти функции могут распределять вычисления по доступным вычислительным ресурсам в параллельном режиме. Параллельные приложения можно выполнять в интерактивном режиме и пакетно.

Ускорение MATLAB на GPU

Parallel Computing Toolbox позволяет использовать графические процессоры NVIDIA® непосредственно в MATLAB с помощью GPUArray. Более 500 функций MATLAB автоматически запускаются на графических процессорах NVIDIA, включая fft, поэлементные операции и несколько операций линейной алгебры, таких как lu и mldivide, также известная как оператор обратной косой черты (\). Ключевые функции в нескольких продуктах MATLAB и Simulink, таких как Deep Learning Toolbox, имеют функции с поддержкой GPU. Вы можете использовать графические процессоры без необходимости писать дополнительный код, поэтому вы можете сосредоточиться на своих приложениях, а не на настройке производительности. Продвинутые разработчики могут вызывать свой собственный код CUDA непосредственно из MATLAB. Можно использовать несколько графических процессоров на настольных компьютерах, кластерах и облаках.

Обработка больших данных

Parallel Computing Toolbox расширяет возможности tall arrays и mapreduce, встроенные в MATLAB, чтобы иметь возможность работать на локальных рабочих для повышения производительности. Затем вы можете масштабировать tall arrays  и mapreduce используя дополнительные ресурсы с помощью Matlab Parallel Server на традиционных кластерах или кластерах Apache Spark™ и Hadoop®. Вы также можете создавать прототипы распределенных массивов на рабочем столе, а затем масштабировать используя дополнительные ресурсы с помощью Matlab Parallel Server.


Параллельные вычисления на кластерах и облаках

Запуск MATLAB и Simulink непосредственно на экземплярах EC2 в среде Amazon Web Services (AWS)
Запуск MATLAB и Simulink непосредственно на экземплярах EC2 в среде Amazon Web Services (AWS)
Запуск MATLAB и Simulink непосредственно на экземплярах EC2 в среде Amazon Web Services (AWS) Запуск MATLAB и Simulink непосредственно на экземплярах EC2 в среде Amazon Web Services (AWS)

Вы можете проводить прототипирование и отладку приложений на рабочем компьютере или виртуальном рабочем столе и затем масштабировать до кластеров или облаков без дополнительного кодирования. Разработка происходит интерактивном режиме. Переход на кластер или облако производиться с помощью рабочего процесса основанного на пакетном режиме.

Запуск MATLAB на общедоступных и частных облаках

Ускорьте анализ и симуляцию, используя преимущества нескольких высокопроизводительных процессоров и графических процессоров. Запускайте MATLAB и Simulink непосредственно на виртуальных машинах в среде Amazon Web Services® (AWS) или в Microsoft Azure®.

Вы также можете ускорить свои приложения для глубокого обучения, обучая нейронные сети в контейнере MATLAB Deep Learning на Nvidia GPU Cloud или на NVIDIA DGX.

Масштабирование на кластерах с MATLAB Parallel Server

Разработайте прототип на рабочем компьютере и масштабируйте его на вычислительный кластер или облако без дополнительного кодирования. Доступ к различным средам выполнения с рабочего компьютера можно получить, просто изменив профиль кластера.

${message}

${message}