Параллельные вычисления в MATLAB (MLPC)

• Увеличение производительности
• Ускорение вычислений
• Распараллеливание по задачам
• Работа с большими данными
• Распараллеливание по данным
• Масштабирование на большие параллельные системы

Знакомство с параллельным запуском кода MATLAB на нескольких сессиях MATLAB. Акцент на интерактивные техники параллельного прототипирования. Обзор тем курса.

• Оценка производительности;
• Распределенный код;
• Дополнительные сессии MATLAB;
• Параллельные циклы for;
• Измерение скорости вычислений;
• Использование аппаратных ресурсов.

MATLAB

Краткое изложение основных шагов для запуска параллельных вычислений в пакетном режиме. Сделан упор на взаимодействие с различными объектами Parallel Computing Toolbox по созданию и запуску заданий в пакетном режиме.

• Профили кластеров;
• Создание задания;
• Создание задачи;
• Отправка задания на расчет;
• Запрос результатов.

Parallel Computing Toolbox

Рассмотрение важных соображений по программированию заданий, параллельных по задачам, в том числе разбиение задачи и входных данных. На практических примерах исследуются разные техники, обычно используемые для ускорения.

• Разбиение параллельной задачи;
• Разбиение входных данных;
• Объединение вызовов функций;
• Выравнивание загрузки;
• Соображения относительно использования циклов parfor;
• Классификация переменных для циклов parfor;
• Приложения, параллельные по задачам и по данным.

Работа с массивами в параллельной среде в параллельных алгоритмах. Разделение больших наборов данных на несколько сессий MATLAB. А также одновременное выполнение одинаковых операций на разных их частях. Завершением будет запуск кода-прототипа в пакетном режиме

• Модель «Одна программ, много данных» (SPMD);
• Классификация переменных (частная, дублированная, вариантная);
• Распределенные массивы;
• Составные массивы;
• Функции, параллельные по данным;
• Создание со-распределенных массивов;
• Индексация со-распределенных массивов.

MATLAB

Рассмотрение важных особенностей программирования параллельных заданий. Кроме того, показаны особенности связи между параллельными заданиями для работы специальных архитектур, использующихся для решения отдельных типов параллельных задач

• Дробление данных;
• Параллельная топология;
• Отправка и получение данных;
• Отправка сообщающихся заданий на расчет;
• Групповое взаимодействие;
• Синхронизация;
• Взаимная блокировка;
• Глобальные операции.

Демонстрация инструментов для использования потенциала больших сетевых систем для выполнения кода. Обращается внимание на техники работы с гетерогенными системами, а также специальному функционалу, доступному для кластерных вычислительных систем

• Компоненты системы;
• Соединение с удаленным кластером;
• Динамическое лицензирование;
• Присоединенные файлы;
• Задание путей;
• Процесс разработки и отладки;
• Масштабируемость приложений.