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
R2026b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。 - 並列処理、GPU、およびクラウドによる深層学習のスケール アップ (Deep Learning Toolbox)
ローカルまたはクラウドの MATLAB 環境において並列処理や複数の GPU を使用する深層学習のオプションを確認する。 - 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
