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並列計算の基礎
並列計算の解決策の選択
並列計算は,大規模な計算の問題をさまざまな方法で解決するために役立ます。MATLAB®と并行计算工具箱™は,計算タスクへの取り組みに役立つ対話型のプログラミング環境を提供します。コードの実行速度が遅すぎる場合は,コードをプロファイリングし,ベクトル化して,組み込みのMATLAB並列計算サポートを使用できます。さらに,並列プルの複数のmatlabワでparfor
を使用してコドの高速化を試みることもできます。ビッグデタがある場合は,分散配列または数据存储
を使用してスケルアップできます。また,parfeval
を使用して完了を待たずにタスクを実行することが可能なため,他のタスクを続行することができます。デスクトップコンピューター,GPU,クラスター,クラウドなど,さまざまな種類のハードウェアを使用して並列計算の問題を解決できます。
関数
トピック
基礎
- 並列計算の解決策の選択
並列計算の問題を解決するため,MATLABと并行计算工具箱で提供される最も重要な機能を確認する。 - 自動並列サポトを使用したmatlab関数の実行
追加のコディング不要の並列計算リソスを利用する。 - Parforを使用した対話形式でのルプの並列実行
低速の为
ルプをより高速のparfor
ルプに変換する。 - Parforを使用したパラメタスプ中のプロット
この例では,パラメータースイープを並列実行して,並列計算中に進行状況をプロットする方法を説明します。 - デスクトップからクラスタへのスケルアップ
この例では,ローカルマシンで並列MATLAB®コードを開発し,クラスターにスケールアップする方法を説明します。 - バッチ並列ジョブの実行
批量を使用して,MATLABセッションの負荷をオフロドしてバックグラウンドで実行する。 - クラウドでのビッグデタの処理
この例では,クラウド上の大規模データセットにアクセスし,ビッグデータ向けのMATLABの機能を使用してクラウドクラスター上で処理する方法を説明します。 - Parfevalを使用したバックグラウンドでの関数の評価
結果が利用可能になったときにルプを早期に終了して結果を収集する。 - Gpuでのmatlab関数の実行
Matlabおよび他のgpuArray
引数を渡すことで自動的にgpuで実行されます。 - 自動並列サポトを使用したクラウドでのネットワクの学習(深度学习工具箱)
この例では,並列学習用のMATLABの自動サポートを使用して畳み込みニューラルネットワークに学習させる方法を説明します。
詳細
- 並列計算とは
MATLABおよび并行计算工具箱にいて学習する。 - 並列プルでのコドの実行
並列プルの起動と終了,プ。 - スレッドベスの環境またはプロセスベスの環境の選択
并行计算工具箱を使用すると,スレッドベースまたはプロセスベースの環境などのさまざまな並列環境で並列コードを実行できます。 - スレッドベスの環境でのmatlab関数の実行
バックグラウンドで実行するmatlab関数に関するサポ関数に関するサポトを確認する。 - ワカ上での環境変数の設定
クラ。 - 移植可能な並列コドの作成
并行计算工具箱を保有している場合に並列リソースを使用でき,并行计算工具箱がない場合でも実行される並列コードを作成する。