クラスターおよびクラウド プラットフォームでのコードの実行
計算負荷の高いコードをスケール アップして既存のクラスターで実行
MATLAB® Parallel Server™ を既存のクラスター インフラストラクチャと統合した後、クラスターで並列コードを実行できます。クラスターを設定する必要がある場合は、インストールを参照してください。その後、任意の MATLAB セッションからクラスターを検出し、並列計算と深層学習のワークフローを試します。
トピック
クライアントのセットアップ
- クラスターの検出とクラスター プロファイルの使用 (Parallel Computing Toolbox)
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。
並列計算の基礎
- デスクトップからクラスターへのスケール アップ (Parallel Computing Toolbox)
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。 - 並列計算の解決策の選択 (Parallel Computing Toolbox)
並列計算の問題を解決するため、MATLAB と Parallel Computing Toolbox™ で提供される最も重要な機能を確認する。 - parfor を使用したパラメーター スイープ中のプロット (Parallel Computing Toolbox)
パラメーター スイープを並列実行して、並列計算中に進行状況をプロットします。 - クラスターおよびクラウドへの parfor ループのスケールアップ (Parallel Computing Toolbox)
parforループをデスクトップで作成し、コードを変更せずにクラスターにスケール アップする。
並列計算を使用した深層学習
- 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。 - 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. - 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。
関連情報
- Parallel Computing Toolbox 入門 (Parallel Computing Toolbox)
- Reduce Time to Results with MATLAB Using Parallel Computing
