ドキュメンテーション

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Parallel Computing Toolbox

マルチコア コンピューター、GPU およびコンピューター クラスターで並列計算を実行

Parallel Computing Toolbox™ では、マルチコア プロセッサ、GPU およびコンピューター クラスターを使用して、計算量やデータ量の多い問題を解くことができます。並列 for ループ、特殊な配列タイプ、並列化された数値アルゴリズムなどの高度な要素により、CUDA または MPI のプログラミングなしに MATLAB® アプリケーションを並列化できます。このツールボックスを使用すると、MATLAB および他のツールボックスの並列対応関数を使用できます。このツールボックスを Simulink® と共に使用することで、1 つのモデルの複数のシミュレーションを並列で実行できます。プログラムとモデルは、対話モードおよびバッチ モードの両方で実行できます。

このツールボックスを使用すると、ローカルで実行されるワーカー (MATLAB 計算エンジン) 上でアプリケーションを実行することにより、マルチコア デスクトップの処理能力をフルに活用することができます。コードを変更せずに、同じアプリケーションをクラスターまたはクラウドで (MATLAB Parallel Server™ を使用して) 実行できます。また、このツールボックスを MATLAB Parallel Server と共に使用することで、大きすぎて 1 台のマシンのメモリに収まらない行列演算を実行できます。

Parallel Computing Toolbox 入門

Parallel Computing Toolbox の基礎を学ぶ

並列計算の基礎

並列計算の解決策の選択

並列 for ループ (parfor)

並列プールのワーカーで parfor を実行して並列処理を使用する

非同期並列プログラミング

parfeval を使用したバックグラウンドでの関数の評価

ビッグ データの処理

分散配列、tall 配列、データ ストアまたは mapreduce を使用して、Spark® クラスターおよび Hadoop® クラスター上でビッグ データセットを並列解析する

バッチ処理

関数の実行をオフロードしてバックグラウンドで実行する

GPU 計算

コードを GPU で実行して高速化する

クラスターとクラウド

クラスター リソースを検出し、クラスター プロファイルを操作する。

パフォーマンスのプロファイリング

並列コードのパフォーマンスを改善する