并行计算基础

选择一个并行计算解决方案

并行计算可以帮助您以不同的方式解决大型计算问题。MATLAB^®和并行计算工具箱™提供了一个交互式编程环境，以帮助解决您的计算任务。如果您的代码运行得太慢，您可以对其进行概要分析、向量化，并使用内置的MATLAB并行计算支持。万博1manbetx然后，您可以尝试使用parfor并行池中的多个MATLAB worker。如果你有大数据，你可以使用分布式数组或扩展数据存储．您还可以执行任务而不等待它完成，使用parfeval，这样你就可以继续做其他的工作了。您可以使用不同类型的硬件来解决并行计算问题，包括桌面计算机、gpu、集群和云。

功能

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并行计算工具箱中的关键功能

`parfor`	执行`为`-在worker上并行循环迭代
`parfeval`	在并行池worker上运行函数
`gpuArray`	存储在GPU上的数组
`分布式`	从客户端访问分布式数组的元素
`批处理`	运行MATLABworker上的脚本或函数
`parpool`	在集群上创建并行池
`ticBytes`	开始计算在并行池中传输的字节数
`tocBytes`	读取自调用以来传输了多少字节`ticBytes`

主题

基础知识

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发现MATLAB和并行计算工具箱提供的最重要的功能，以解决您的并行计算问题。
运行MATLAB函数与自动并行支持万博1manbetx
利用并行计算资源，而不需要任何额外的编码。
使用parfor交互式地并行运行循环
转换成慢速为-循环成一个更快parfor循环。
使用parfor进行参数扫描时绘图
此示例演示如何并行执行参数扫描，并在并行计算期间绘制进度图。
从桌面扩展到集群
这个示例展示了如何在本地机器上开发并行MATLAB®代码，并将其扩展到集群。
运行批处理并行作业
使用批处理将工作从MATLAB会话中卸载到后台运行。
在云端处理大数据
本示例展示了如何在云中访问大型数据集，并在云集群中使用MATLAB的大数据功能对其进行处理。
在后台使用parfeval求函数值
尽早跳出循环，并在结果可用时收集结果。
在图形处理器上运行MATLAB函数
MATLAB和其他工具箱中的数百个函数在GPU上自动运行，如果你提供一个gpuArray论点。
采用自动并行支持的云中列车网络万博1manbetx(深度学习工具箱)
这个例子展示了如何使用MATLAB自动支持并行训练来训练卷积神经网络。万博1manbetx