并行计算工具箱
在多核计算机、GPU和群集上执行并行计算
Parallel Computing Toolbox™让您使用多核处理器、gpu和计算机集群解决计算和数据密集型问题。高级构造，如并行for循环、特殊数组类型和并行数值算法，使您能够并行化MATLAB®应用程序没有CUDA或MPI编程。这个工具箱允许您在MATLAB和其他工具箱中使用支持并行的函数。您可以使用Simulink工具箱万博1manbetx®并行地运行一个模型的多个模拟。程序和模型可以在交互和批处理模式下运行。
工具箱允许您通过在本地运行的worker（MATLAB计算引擎）上执行应用程序来使用多核桌面的全部处理能力。在不更改代码的情况下，您可以在集群或云上运行相同的应用程序（使用MATLAB并行服务器™）.您还可以使用MATLAB Parallel Server的工具箱来执行矩阵计算，这些计算太大，无法放入单个机器的内存中。
开始:
用多核计算机加速MATLAB
对循环使用并行(帕弗)在多核CPU上并行运行独立迭代，以解决参数扫描、优化和蒙特卡罗模拟等问题。parfor自动创建并行池并管理文件依赖项，因此您可以专注于自己的工作。几个MATLAB和Simulink产品中的关键函数具有并行启用函数。使用并行计算工具箱，这些函数可以跨可用的并行计算资源分布计算。您可以以交互方式和批处理方式执行并行应用程序。s manbetx 845万博1manbetx
使用并行计算工具箱，使用额外的CPU和GPU资源来加速MATLAB和Simulink。万博1manbetx
用图形处理器加速MATLAB
并行计算工具箱使您能够使用NVIDIA®gpu直接从MATLAB中使用gpuArray. 超过500个MATLAB函数在NVIDIA GPU上自动运行，包括fft、元素操作和一些线性代数操作，如陆和mldivide，也称为反斜杠运算符（\）。一些MATLAB和Simulink产品中的关键函数（如Deep Learning Toolbox）具有GPU启用的函数。您可以使用G万博1manbetxPU而无需编写任何s manbetx 845其他代码，因此您可以专注于应用程序，而不是性能调整。高级开发人员可以直接从MATLAB调用自己的CUDA代码。您可以在桌面、计算集群和云环境中使用多个GPU。
使用gpuArray以及支持gpu的MATLAB函数，以帮助加快MATLAB操作，而无需进行低级CUDA编程。
处理大数据
并行计算工具箱扩展高的数组和mapreduce内置在MATLAB中的功能，以便您可以在本地工作人员上运行，以提高性能。然后可以缩放高的数组和mapreduce使用MATLAB Parallel Server在传统集群或Apache Spark™和Hadoop上提供额外的资源®集群。您还可以在桌面上创建分布式数组的原型，然后使用MATLAB Parallel Server扩展到其他资源。
使用MATLAB并行分析大数据集高的数组。
并行运行多个模拟
使用帕西姆函数并行运行模拟。该函数将多个模拟分发到多核CPU，以加快总体模拟时间。帕西姆还可以自动创建并行池、识别文件依赖项和管理构建工件，以便您可以专注于设计工作。您可以交互式地或批量地执行并行模拟。
使用帕西姆函数以并行运行多个模拟。
仿真管理器
仿真管理器集成帕西姆并可用于在一个窗口中监视和可视化多个仿真。可以选择单个仿真并查看其规格，还可以使用仿真数据检查器检查仿真结果。您还可以方便地运行诊断任务或中止模拟。
使用Simulation Manager在一个窗口中监视多个仿真。
利用支持并行的Simulink功能万博1manbetx
除了使用帕西姆和巴契姆有许多Simulink产品，包括S万博1manbetximulink Design Optimization™，Reinforcement Learning Ts manbetx 845oolbox™，Simulink Test™和Simulink Coverage™，它们提供并行能力，因此您可以并行运行仿真，而无需编写任何代码。
可通过首选项或标志设置启用并行模拟。
在公共云和私有云中运行MATLAB桌面
利用多台按需、高性能CPU和GPU机器加快分析和仿真速度。在Amazon Web服务中的虚拟机上直接运行MATLAB和Simulink万博1manbetx®(AWS)环境或微软Azure®.
您还可以通过在NVIDIA GPU云或NVIDIA DGX上的MATLAB深度学习容器中训练神经网络来加速深度学习应用程序。
在AmazonWeb服务（AW万博1manbetxS）环境中的EC2实例上直接运行MATLAB和Simulink。
使用MATLAB并行服务器扩展到集群
在桌面上开发一个原型，不需要重新编码就可以扩展到计算集群或云。只需更改集群配置文件，就可以从桌面访问不同的执行环境。
使用额外的集群和云资源轻松扩展应用程序，而无需更改代码。
