${message}

Набор специальных средств и функций для написания параллельных алгоритмов и организации распределенных вычислений в MATLAB.


Инструмент для выполнения параллельных вычислений на многоядерных компьютерах, графических процессорах (GPU) и кластерах. 
 
Parallel Computing Toolbox™ позволяют использовать многоядерные процессоры, 
графические процессоры (GPU) и кластеры для выполнения вычислительно-сложных расчётов и расчётов с большими объёмами данных.
 
Высокоуровневые конструкции — параллельные циклы for, специальные типы массивов, распараллеливаемые численные алгоритмы – позволяют распараллелить ваше приложение MATLAB без специальных знаний CUDA или MPI программирования. Можно использовать этот тулбокс вместе с Simulink для множественных запусков модели параллельно. 
 
 
 

Программирование параллельных приложений

Parallel Computing Toolbox предоставляет ряд высокоуровневых конструкций для конвертации ваших приложений для работы на многоядерных процессорах и GPU. Такие конструкции как параллельные циклы for (parfor) и специальные типы массивов данных для распределённой работы и вычислений на GPU. Они упрощают разработку параллельного кода, позволяют абстрагироваться от сложного управления вычислениями и данными между вашей сессией MATLAB и используемыми вами вычислительными ресурсами.
 
 Можно запускать одно и то же приложение без изменения кода на различных вычислительных ресурсах. При этом параллельные конструкции работают одинаково в независимости от того на чём вы запускаете приложение — будь то многоядерный ПК (используя Parallel Computing Toolbox) или мощный кластер (используя Parallel Computing Toolbox и MATLAB Distributed Computing Server).
 
 
 

Ускорение приложений, параллельных по задачам

Можно ускорить выполнение приложений, организуя их в независимые задачи (элементарные операции) для выполнения нескольких задач одновременно. В этот класс задач входят симуляции для оптимизации проектируемых систем, BER тестирование, моделирование методом Монте-Карло, множественный анализ большого количества файлов данных.
 
Конструкция parfor (параллельный цикл for) позволяет автоматически распределить независимые задачи на нескольких работников MATLAB (выделенный процесс MATLAB, работающий независимо от основного процесса MATLAB). Она автоматически определяет наличие работников и выполняется последовательно, если их нет. Кроме того, можно настроить выполнение задачи с помощью других методов, таких как работа с объектами task.
 
 
 

Тест-драйв MATLAB на GPU суперкомпьютере

Компании Softline, MathWorks, NVIDIA и STSS предлагают Вам принять участие в специальной акции с ограниченным сроком действия и выполнить Ваши алгоритмы MATLAB и Simulink на персональном суперкомпьютере Tesla. Участие в акции бесплатное!  
 
Попробуйте продукты MathWorks в 10 раз быстрее!
 
 
 

 

Ключевые особенности:

  • Параллельные циклы for (parfor) для запуска параллельных по задачам алгоритмов на нескольких процессорах
  • Поддержка CUDA для графических процессоров NVIDIA
  • Возможность запуска до 12 работников локально на многоядерном ПК
  • Поддержка кластеров и гридов (с MATLAB Distributed Computing Server)
  • Интерактивное и пакетное выполнение параллельных приложений
  • Распределённые массивы и конструкции для запуска одной программы на множестве данных (spmd) используются для работы с большими массивами данных.
 
 

Системные требования:

  • MATLAB
  • MATLAB Distributed Computing Server (необходим для выполнения вычислений на удаленных ПК)
  • Требования для Parallel Computing на ПК (использование локальных воркеров доступно с Parallel Computing Toolbox): 
    • Рекомендуется использовать максимум 1 воркера на 1 ядро CPU. 
    • Требуется минимум 1 Гб оперативной памяти на 1 воркера для работы на ПК. Воркер потребляет эквивалентное MATLAB количество оперативной памяти. 
    • Требуется не менее 5 Гб дискового пространства для хранения временных файлов.
  • Требования для вычислений на GPU: 
    • Требуются графические процессоры NVIDIA с поддержкой CUDA и параметром Compute Capability 3.0 и выше. Для релизов 17b и ниже возможно использование графических процессоров с параметром Compute Capabilty 2.0 для всех типов расчетов, кроме обучения глубоких сетей. 
    • Требуется последний драйвер для графического процессора.


Поделиться
*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля

${message}