.NET アプリケーションでの Parallel Computing Toolbox プロファイルの指定

この例では、MATLAB^® Runtime のユーザーデータインターフェイスを使用して、.NET アプリケーションで Parallel Computing Toolbox™ クラスターのプロファイルを指定する方法を説明します。

詳細については、MATLAB Runtime のユーザーデータインターフェイスの使用を参照してください。

手順 1: Parallel Computing Toolbox コードの記述

MATLAB で sample_pct.m を作成します。

このコード例では、Parallel Computing Toolbox の既定のプロファイルに定義されたクラスターを使用します。

function speedup = sample_pct (n)
warning off all;
tic
if(ischar(n))
    n=str2double(n);
end
for ii = 1:n
   (cov(sin(magic(n)+rand(n,n))));
end
time1 =toc;
parpool;
tic
parfor ii = 1:n
   (cov(sin(magic(n)+rand(n,n))));
end
time2 =toc;
disp(['Normal loop time: ' num2str(time1) ...
    ', parallel loop time: ' num2str(time2) ]);
disp(['parallel speedup: ' num2str(1/(time2/time1)) ...
    ' times faster than normal']);
delete(gcp);
disp('done');
speedup = (time1/time2);

入力 400 を指定して関数を実行します。
```
a = sample_pct(400)
```

次は出力の例であり、既定のプロファイルが local に設定されていると仮定しています。

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).
Normal loop time: 2.5651, parallel loop time: 1.6371
parallel speedup: 1.5668 times faster than normal
Parallel pool using the 'local' profile is shutting down.
done

ans =

    1.5668

手順 2: Parallel Computing Toolbox プロファイルの設定

MATLAB Compiler SDK™ でビルドされた .NET コンポーネントを使用して MATLAB Runtime のユーザーデータインターフェイスにアクセスするには、MATLAB から直接 mcruserdata を設定する必要があります。MATLAB Compiler SDK でビルドされた C および C++ アプリケーション向けにあるような、mcruserdata にアクセスする Java^® API はありません。

MATLAB から mcruserdata を設定するには、init 関数を作成します。この別個の MATLAB 関数は、setmcruserdata を使用して Parallel Computing Toolbox プロファイルを 1 回設定します。その後、Parallel Computing Toolbox を使用するために他の関数を呼び出します。

次の init_sample_pct 関数を作成します。

function init_sample_pct
% Set the Parallel Computing Toolbox Profile:
if(isdeployed)
    % Let the USER select the cluster profile.
    [profile, profpath] = uigetfile('*.mlsettings'); 
    setmcruserdata('ParallelProfile', fullfile(profpath, profile));
end

既存のプロファイルを .mlsettings ファイルにエクスポートするには、parallel.exportProfile (Parallel Computing Toolbox) 関数を使用します。以下に例を示します。

parallel.exportProfile('local','mylocalsettings');

ヒント

アプリケーションでプロファイルを変更する必要がある場合は、parallel.importProfile (Parallel Computing Toolbox) と parallel.defaultClusterProfile (Parallel Computing Toolbox) を使用します。詳細については、クラスターの検出とクラスタープロファイルの使用 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

手順 3: 関数のコンパイル

次の情報を使用して、.NET アセンブリコンパイラアプリまたは compiler.build.dotNETAssembly で .NET コンポーネントをビルドします。

フィールド	値
ライブラリ名	`netPctComp`
クラス名	`NetPctClass`
コンパイル対象ファイル	`sample_pct.m` および `init_sample_pct.m`

たとえば、compiler.build.dotNETAssembly を使用している場合は、以下を入力します。

buildResults = compiler.build.dotNETAssembly( ...
{'sample_pct.m','init_sample_pct.m'}, ...
'AssemblyName','netPctComp', ...
'ClassName','NetPctClass');

詳細については、.NET アセンブリの生成と .NET アプリケーションのビルドの手順を参照してください。

メモ

Parallel Computing Toolbox の GPU 機能を使用している場合は、PTX ファイルと CU ファイルを手動で追加しなければなりません。

コンパイラアプリを使用している場合は、[カスタム要件] セクションで [ファイルの追加] をクリックします。
関数 compiler.build を使用している場合は、AdditionalFiles オプションを使用します。
mcc コマンドを使用している場合は、-a オプションを使用します。

手順 4: .NET アプリケーションのビルドおよび実行

Microsoft^® Visual Studio^® を開き、DotNETPCT という名前の C# コンソールアプリを作成します。

MATLAB 関数にアクセスする .NET アプリケーションのソースコードを記述します。

この例のサンプル C# アプリケーションを次に示します。

using System;
using MathWorks.MATLAB.NET.Utility;
using MathWorks.MATLAB.NET.Arrays;
using netPctComp;
namespace PctNet
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                NetPctClass A = new NetPctClass();
                // Initialize the PCT setup
                A.init_sample_pct();
                double var = 400;
                MWNumericArray out1;
                MWNumericArray in1 = new MWNumericArray(var);
                out1 = (MWNumericArray)A.sample_pct(in1);
                Console.WriteLine("The speedup is {0}", out1);
                Console.ReadLine();  
                        // Wait for user to exit application
            }
            catch (Exception exception)
            {
                Console.WriteLine("Error: {0}", exception);
            }
 
        }
    }
}

メモ

このサンプルコードは、Microsoft Visual Studio 2019 を使用して記述されたものです。

Visual Studio で、アセンブリを生成またはインストールしたフォルダーにあるアセンブリファイル netPctComp.dll への参照を追加します。

MWArray API への参照を追加します。

MATLAB がシステムにインストールされている場合	`matlabroot\toolbox\dotnetbuilder\bin\win64\<version>\MWArray.dll`
MATLAB Runtime がシステムにインストールされている場合	`<MATLAB_RUNTIME_INSTALL_DIR>\toolbox\dotnetbuilder\bin\win64\<version>\MWArray.dll`

Visual Studio で DotNETPCT アプリケーションをビルドして実行します。

DotNETPCT アプリケーションにより、使用するクラスターのプロファイルを選択するように求められます。.mlsettings ファイルを選択すると、アプリケーションは以下のような出力を表示します。

The speedup is 1.5217.

参考

getmcruserdata | setmcruserdata

トピック

MATLAB Runtime のユーザーデータインターフェイスの使用
クラスターの検出とクラスタープロファイルの使用 (Parallel Computing Toolbox)