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分散配列
Parallel Computing Toolbox™ は、大規模な配列を複数の MATLAB® ワーカー間に分割する分散配列をサポートします。ユーザーは配列全体を単一のエンティティとして操作しますが、ワーカーはそれぞれに割り当てられた配列の部分のみを処理し、必要に応じて自動的にワーカー間でデータを転送します。同時実行は、ワーカー間の通信を容易にする Single Program Multiple Data (spmd
) 言語構成でサポートされます。分散対応の行列演算と関数を使用して、これらの配列を追加変更なしで直接処理します。Parallel Computing Toolbox で分散配列を使用して、クラスターの結合メモリを使用するビッグ データ アプリケーションを実行できます。
関数
クラス
例および使用方法
- 分散配列の作成と使用
データ配列が大きすぎて 1 台のマシンのメモリに収まらない場合は、
distributed
配列を作成できます。 - 分散配列を使用した MATLAB 関数の実行
分散配列を扱う MATLAB 関数。
- 並列ワーカーへの配列の分散
datastore
またはdistributed
を使用して分散配列を作成し、ワーカー間でデータを分割する。 - 複数のデータセットでの単一プログラムの実行
spmd
ステートメントを使用して複数のデータセットで同じコードを実行し、対話型分散配列を制御する。 - Composite を使用するワーカー変数へのアクセス
MATLAB クライアント セッションの Composite オブジェクトを使用して、ワーカーのデータ値に直接アクセスできます。
- 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。
- spmdReduce による MPI_Allreduce 機能の実現
この例では、関数
spmdReduce
およびそれを利用する関数spmdPlus
およびspmdCat
について確認します。 - メッセージ パッシングを使った π の数値推定
この例では spmd ステートメント取り扱いの基本と、それがどのような形で並列計算実行の対話型手段となるのかを示します。
- spmd、parfor、および parfeval からの選択
spmd
を、parfor
やparfeval
などの他の並列計算機能と比較する。
概念
- 非分散配列と分散配列
通信ジョブで使用されるさまざまなタイプの配列について説明する。
- 対話型分散配列の取り扱い
計算での対話型分散配列の使い方を説明する。
- 分散範囲に対するループ (for-drange)
対話型分散配列を使用して
for
ループをプログラムする方法について説明する。 - リモート データの操作
Amazon S3™、Azure® Blob Storage、または HDFS™ でリモート データを操作する。