クラスターとクラウド

クラスターリソースの検出およびクラスタープロファイルの操作

計算タスクがローカルコンピューターにとって大きすぎる、または遅すぎる場合は、計算をオンサイトのクラスターまたはクラウドにオフロードして、最小限の変更で MATLAB^® コードを実行することができます。MATLAB ツールストリップの [並列] 、 [クラスターの検出] を試し、既に利用できるクラスターがあるかどうかを確認します。

スケジューラをもつクラスターが既にある場合は、MATLAB Parallel Server™ を使用して MATLAB と統合することができます。または、既存のスケジューラがない場合は、MATLAB Parallel Server で MATLAB ジョブスケジューラを使用できます。

関数

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主な関数

`parcluster`	クラスターオブジェクトを作成する
`parpool`	クラスターでの並列プールの作成
`gcp`	現在の並列プールの取得
`shutdown`	クラウドクラスターのシャットダウン
`start`	クラウドクラスターの開始
`wait (cluster)`	クラウドクラスターが状態を変更するまで待機
`parallel.defaultProfile`	既定のクラスタープロファイル調べる、または設定する (R2022b 以降)
`parallel.exportProfile`	1 つ以上のプロファイルをファイルにエクスポートする
`parallel.importProfile`	ファイルからクラスタープロファイルをインポートする
`saveProfile`	クラスターの変更済みプロパティを現在のプロファイルに保存する
`saveAsProfile`	クラスターのプロパティを指定されたプロファイルに保存する
`pctconfig`	Parallel Computing Toolbox クライアントセッションまたは MATLAB Parallel Server ワーカーの設定を構成する

クラス

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主なクラス

`parallel.Pool`	ワーカーの並列プール
`parallel.Cluster`	クラスターのプロパティおよび動作にアクセスする
`pctRunOnAll`	クライアントと並列プールの全ワーカーでコマンドを実行する

例および使用方法

クラスターのセットアップ

クラスターの検出とクラスタープロファイルの使用
クラスタープロファイルの取り扱い方法を調べて、クラウドクラスターを検出する。
デスクトップからクラスターへのスケールアップ
ローカルマシンで並列 MATLAB® コードを開発し、クラスターにスケールアップします。
クラウドでのビッグデータの処理
この例では、クラウド上の大規模データセットにアクセスし、ビッグデータ向けの MATLAB® の機能を使用してクラウドクラスター上で処理する方法を説明します。
HPC チャレンジによるクラスターのベンチマーク
この例では、HPC チャレンジベンチマークを使用して計算クラスターのパフォーマンスを評価する方法を説明します。

深層学習

Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud (Deep Learning Toolbox)
Explore options for deep learning with MATLAB in parallel and using multiple GPUs, locally or in the cloud.
MATLAB による複数の GPU での深層学習 (Deep Learning Toolbox)
ローカルまたはクラウドで複数の GPU を使用して、深層ニューラルネットワークの学習を高速化します。
自動マルチ GPU のサポートを使用したネットワークの学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、自動並列サポートを使用した深層学習のために、ローカルマシンで複数の GPU を使用する方法を説明します。
parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、parfor ループを使用して、学習オプションについてのパラメータースイープを実行する方法を説明します。
parfeval を使用した複数の深層学習ネットワークの学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、parfeval を使用して、深層学習ネットワークのネットワークアーキテクチャの深さについてのパラメータースイープを実行し、学習中にデータを取得する方法を説明します。
深層学習ネットワークの並列学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、ローカルマシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
カスタム学習ループを使用したネットワークの並列学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、ネットワークに並列学習させるためのカスタム学習ループを設定する方法を説明します。
AWS での深層学習データの処理 (Deep Learning Toolbox)
この例では、データを Amazon S3™ バケットにアップロードする方法を説明します。
深層学習バッチジョブのクラスターへの送信 (Deep Learning Toolbox)
この例では、学習中に作業を継続したり MATLAB® を閉じたりできるように、深層学習における学習のバッチジョブをクラスターに送信する方法を説明します。