用途
シミュレーション、ソルバー、統計モデル、信号処理、イメージ処理の高速化の例を参照する
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構造により、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スケーリングできます。
これらの例を参照して、結果が得られるまでの時間が並列計算によってどのように短縮されるかをご覧ください。
カテゴリ
- Simulink での並列計算
Simulink® のシミュレーションを並列計算を使用して高速化する
- 最適化
最適化問題の求解を並列計算を使用して高速化する
- AI と統計
統計、機械学習、深層学習のアプリケーションを並列計算を使用して高速化する
- 信号処理、オーディオ、無線
信号処理、オーディオ処理、無線通信、レーダー処理のアプリケーションを高速化する
- イメージ処理とコンピューター ビジョン
イメージ処理、コンピューター ビジョン、医用画像のアプリケーションを並列計算を使用して高速化する
- 予知保全
予知保全アプリケーションを並列計算を使用して高速化する