MATLAB并行服务器

클러스터와클라우드에서MATLAB및仿真软件万博1manbetx연산수행

MATLAB并行服务器™를사용하면MATLAB®프로그램과仿万博1manbetx真软件®시뮬레이션을클러스터와클라우드로확장할수있습니다。데스크탑에서프로그램과시뮬레이션을프로토타입을만든다음레코딩하지않고클러스터와클라우드에서실행할수있습니다。,MATLAB并行服务器는배치작업대화형병렬연산및대규모행렬을사용한분산형연산을지원합니다。

모든클러스터측라이선싱은MATLAB并行服务器에서처리합니다。데스크탑라이선스프로파일은클러스터에서동적으로활성화되므로클러스터MATLAB라에이선스를제공할필요가없습니다。라이선싱모델에는무제한확장을지원하는기능이포함되어있습니다。

MATLAB并行服务器는클러스터에서예약된응용프로그램으로프로그램과시뮬레이션을실행합니다。MATLAB并行服务器와함께제공되는MATLAB최적화스케줄러또는자체스케줄러를사용할수있습니다。플러그인프레임워크를사용하면널리사용되는클러스터스케줄러제출클라이언트와직접통신할수있습니다。

R2019a이전에는MATLAB并行服务器를MATLAB分布式计算服务器라고불렀습니다。

시작하기:

한번의코드작성후여러환경에서사용

并行计算工具箱™를사용하여데스크탑에서응용프로그램의프로토타입을만들고디버그하며,레코딩없이쉽게클러스터또는클라우드로확장할수있습니다。대화형방식으로개발하고배치워크플로를통해시스템구축단계로이동합니다。

알고리즘변경없이여러컴퓨터에서실행

데스크탑에서프로토타입을개발하고,다시코딩할필요없이연산클러스터로확장합니다。클러스터프로파일변경만으로데스크탑에서다양한실행환경으로액세스합니다。

반복작업을병렬로실행하여결과를더빠르게얻습니다。

중앙집중식리소스에서CPU와GPU에액세스

MATLAB데스크탑환경을벗어나지않고조직의클러스터에있는고급하드웨어를활용합니다。

사용가능한클러스터리소스에액세스할수있도록클러스터프로파일을MATLAB에추가하기。

계산확장

MATLAB응연산집약적인용프로그램과仿真软件万博1manbetx모델을컴퓨팅클러스터와클라우드에서실행합니다。MATLAB并行服务器는일괄처리,병렬응용프로그램,GPU컴퓨팅및분산형메모리를지원합니다。

다중仿万博1manbetx真软件시뮬레이션의관리자동화

여러번의실행과매개변수스윕을손쉽게설정하고,모델종속성과빌드폴더를관리하고,기본작업공간변수를클러스터프로세스로전송합니다。시뮬레이션관리자사용자인터페이스를사용하여클러스터에서仿真软件모델万博1manbetx의다중실행을시각화하고관리합니다。

하나의창에서여러시뮬레이션을모니터링합니다。

Windows、Mac또는Linux로부터빅데이터처리

소규모또는대규모의데이터에동일한MATLAB분석을사용합니다。窗户®、Mac®또는Linux®데스크탑에서引发™가능Hadoop®클러스터또는표준파일시스템이있는기존클러스터에서빅데이터를처리할수있습니다。

대규모데이터세트를분석하려면高형배열과데이터저장소를사용합니다。

메모리장벽극복

알고리즘을다시코딩할필요없이단일컴퓨터의메모리에맞지않는계산을실행하거나메모리공유아키텍처를사용합니다。

분산형배열을사용하면단일컴퓨터의메모리에비해훨씬큰데이터의연산을실행할수있습니다。

단일라이선스로모든크기의클러스터관리

최종사용자는데스크탑에서사용하는제품에대해클러스터에서자동으로라이선스처리됩니다。클러스터에는MATLAB并行服务器라이선스만필요합니다。

클러스터에서데스크탑툴박스사용

MATLAB并行服务器는클러스터에필요한유일한라이선스입니다。동적라이선싱을통해클러스터에있는각사용자의특정데스크탑프로파일이활성화됩니다。

MATLAB并行服务器라이선스만으로라이선스가부여된모든데스크탑제품을클러스터에서실행합니다。

기존하드웨어및인프라사용

몇대의전용컴퓨터에서클러스터를만들고MATLAB作业调度器로작업을관리하거나,기존클러스터와통합하고써드파티스케줄러로작업을관리합니다。사용자는MATLAB을떠나지않고도자신의작업을관리할수있습니다。

여러컴퓨팅노드에서CPU와GPU를실행합니다。

클라우드로응용프로그램확장

퍼블릭및프라이빗클라우드와통합합니다。클라우드에서특화되고더욱강력한하드웨어에액세스합니다。MathWorks와MathWorks호스팅제공업체의사전구성된옵션을사용하거나직접인프라를구축합니다。

클라우드의클러스터에병렬컴퓨팅을확장하기위한여러가지옵션이있습니다。

최신기능

병렬프로파일링

새로운문서를사용하여병렬코드를프로파일링하기위한팁과기법알아보기

第三方스케줄러를위한AdditionalProperties

새로운문서를사용하여샘플플러그인스크립트의동작을사용자지정하는방법알아보기

작업배열

제네릭스케줄러인터페이스를사용하여第三方스케줄러에작업배열제출

GPU기능

MATLAB、统计和机器学习的工具箱、音频工具箱,信号处理工具箱및小波工具箱의개션된새gpuArray함수사용

분산배열

MATLAB의개선된새분산배열함수사용

새로운스레드기반병렬풀

일부MATLAB함수에대해메모리사용량감소,더빠른스케줄링,줄어든데이터전송을위해최적화

이기능과그에상응하는함수에대한자세한내용은릴리스정보를참조하십시오。