并行执行参数扫描并在并行计算期间绘制进度。您可以使用数据队列在并行池上的计算期间监视结果。您还可以使用具有并行语言功能（如parfor、parfeval和spmd）的数据队列。

使用并行计算工具箱™在GPU上执行二维快速傅里叶变换(FFT)。光学中采用二维傅里叶变换计算远场衍射图案。当单色光源通过小孔径时，如杨氏的双缝实验，可以观察到这些衍射图案。

分布式阵列非常适合于大型数学计算，如线性代数的大型问题。此示例演示如何使用分布式阵列与直接方法并行求解Ax=b形式的线性方程组。与存储在客户端内存中的阵列相同，您可以使用mldivide解算can使用分布式数组定义的线性方程组，因此无需更改代码。

在本地机器上开发并行MATLAB®代码，并扩展到集群。集群提供更多的计算资源来加速和分发计算。您可以在本地机器上以交互方式并行运行代码，然后在集群上运行，而无需更改代码。当您在本地机器上完成代码原型时，您可以使用批处理作业将计算转移到集群。因此，您可以关闭MATLAB并在稍后检索结果。

访问云中的大型数据集，并使用MATLAB大数据功能在云集群中处理它。

使用MATLAB训练卷积神经网络自动支持并行训练。深度学习训练通常需要数小时或数天。通过并行计算，您可以使用多个图形处理万博1manbetx单元（GPU）加快训练速度本地或云中的群集。如果您可以访问具有多个GPU的机器，则可以在数据的本地副本上完成此示例。如果您想使用更多资源，则可以将深度学习培训扩展到云中。要了解有关并行培训选项的更多信息，请参阅并行扩展深度学习和i这个例子指导你使用MATLAB自动并行支持在云中的集群中训练深度学习网络。