MATLAB并行服务器

MATLAB并行服务器

クラスターやクラウドでのMATLABや仿真软万博1manbetx件による計算

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1つのコードを作成するだけで複数の環境で使用可能

并行计算工具箱™を使用してデスクトップでアプリケーションのプロトタイプ作成およびデバッグを行うと,コードを作成し直すことなく簡単にクラスターやクラウドにスケーリングできます。また,インタラクティブに開発を行い,バッチワークフローで実運用に移行できます。

アルゴリズムを変更することなく複数のマシンで実行可能

デスクトップでプロトタイプを開発すると,そのコードを作成し直すことなくコンピューティングクラスターに拡張できます。クラスタープロファイルを変更するだけで,デスクトップからさまざまな実行環境にアクセスできます。

反復を並列で実行し,結果を得るまでの時間を短縮します。

集約されたリソースからのCPUおよびGPUへのアクセス

MATLABデスクトップ環境から自社クラスターの高性能ハードウェアを直接利用できます。

クラスタープロファイルをMATLABに追加すると,使用可能なクラスターリソースにアクセスできます。

計算能力の拡張

大量の計算を必要とするMATLABアプリケーションや仿真软万博1manbetx件モデルを計算クラスターやクラウドで実行します。MATLAB并行服务器ではバッチ処理、並列アプリケーション、GPU 演算、分散メモリをサポートしています。

複数の仿万博1manbetx真软件シミュレーションの管理の自動化

複数のプログラム実行やパラメータースイープの設定,モデルの依存関係やビルドフォルダーの管理,ベースワークスペース変数のクラスター処理への転送が簡単に可能です。また,シミュレーションマネージャーのユーザーインターフェイスを使用すると,クラスターで実行されている複数の仿真软万博1manbetx件モデルを可視化して管理できます。

単一のウィンドウで複数のシミュレーションを監視します。

Windows, MacまたはLinuxからのビッグデータ処理

小規模なデータから大規模なデータまで,同じMATLAB解析を使用できます。また、窗户®、Mac®,またはLinux®のデスクトップから,引发™対応Hadoop®クラスターまたは従来型のクラスターで,標準ファイルシステムを使用してビッグデータを処理できます。

大規模なデータセットを解析するには,高配列やデータストアを使用します。

メモリ障壁の克服

アルゴリズムを作成し直したり共有メモリアーキテクチャを使用したりしなくても,1台のマシンのメモリでは容量が不足する計算を実行できます。

分散配列を使用すると,コンピューター1台のメモリに格納できないほど大量のデータを使用する計算を実行できます。

1つのライセンスであらゆるサイズのクラスターを管理

デスクトップで使用する製品のクラスターのライセンスが,自動的にエンドユーザーに付与されます。クラスターに必要なのはMATLAB并行服务器のライセンスだけです。

デスクトップ用ツールボックスをクラスターで使用

クラスターで必要なライセンスはMATLAB并行服务器ライセンスのみです。ダイナミックライセンスにより,クラスターで各ユーザー独自のデスクトップライセンスプロファイルを有効化できます。

ライセンスを受けたクラスター上のデスクトップ製品は,すべてMATLAB并行服务器ライセンスで実行します。

既存のハードウェアおよびインフラストラクチャの使用

数台の専用マシンからクラスターを作成してMATLABジョブスケジューラでジョブを管理することも,既存のクラスターと統合してサードパーティ製スケジューラでジョブを管理することもできます。ジョブの管理は,MATLABから直接行えます。

複数の計算ノードのCPUおよびGPUで実行します。

クラウドへのアプリケーションのスケーリング

パブリッククラウドおよびプライベートクラウドと統合できます。これにより,クラウドの強力な専用ハードウェアにアクセスできます。MathWorksおよび MathWorks をホストしているプロバイダーから提供される構成済みオプションを使用することも、自身でインフラストラクチャを構築することもできます。

並列計算をクラウドのクラスターにスケーリングするにはいくつかの方法があります。