교육과정세부정보
본2일교육과정에서는matlab®코드의실행속도를향상시키는다양한기법들을다룹니다。메모리사전할당(预先配置)및벡터화연산(向量化)등을사용하여계산상의병목현상을제거하는방법,MATLAB编码器™를사용하여MATLAB코드를墨西哥人파일로컴파일하는방법,并行计算工具箱™를사용하여병렬为루프에의한컴퓨터의멀티코어기능을활용하는방법,그리고MATLAB并行服务器™를사용하여일반적인개수의코어에서HPC(고성능컴퓨팅)에이르는클러스터나클라우드로처리규모를확장하는방법등을다룹니다。이방법들의상호작용들을교육과정전반에걸쳐학습할것입니다。시뮬레이션시간이오래걸렸던엔지니어분들은본교육과정에서제공하는다양한실습및연습문제들을통해도움을받을수있습니다。본교육과정에서다루는주내용은다음과같습니다。
- Matlab핵심기능내에서성능개선
- 墨西哥파일생성
- 병렬 연산
- 오프로딩실행
- 클러스터활용
- Gpu연산
1일차
성능 개선
학습목通讯录:코드성능을분석하고matlab내에서속도를높이기위해여러기법을활용합니다。
- 병목현상식별
- 배열사전할당
- 다양한방법으로연산벡터화
- 알고리즘재작성
墨西哥파일생성
학습목通讯录:성능향상을위해matlab코드에서컴파일된코드파일을생성합니다。
- MATLAB编码器개및워크플로
- 墨西哥파일생성및확
- 지원되지않는함수호출
- 墨西哥파일생성을위한설정조정
병렬 연산
학습목通讯录:다중코어를활용하기위해코드실행을병렬화합니다。
- 추가matlab프로세스열기
- 병렬换루프실행
- 가속 측정
- 병렬로여러개의파일처리
2일차
병렬换루프
학습목通讯录:병렬为루프를자세히살펴보고,为루프를parfor루프로변환하는기법을적용합니다。
- 병렬for루프구사항
- 루프병렬화
- 중간결과가져오기
오프로딩실행
학습목通讯录:계산을또다른MATLAB프로세스에분담하여그동안에MATLAB을다른작업에사용할수있도록합니다。이는클러스터활용을위한준비단계이기도합니다。
- 일괄 처리
- 배치작업생성
- 결과가져오기
- 작업모니터사용
클러스터활용
학습목通讯录:여러대의컴퓨터를사용해계산속도를높이고보다폭넓은시뮬레이션을실현합니다。
- 로컬및원격클러스터
- 동적라이선싱
- 클러스터검색및연결
- 파일액세스관련고려사항
Gpu연산
학습목通讯录:계산속도를높이기위한또다른옵션으로MATLAB코드를컴퓨터의그래픽카드(GPU)에서실행합니다。
- Gpu아키텍처및처리개
- Gpu처리에적합한응용프로그램
- Gpu에서matlab함수호출
- GPU Coder™를사용하여CUDA®墨西哥파일생성
- 기존cuda코드사용
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