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並列計算の解決策の選択

MATLAB®、Parallel Computing Toolbox™ および MATLAB Parallel Server™ の機能を使用して、コードの高速処理またはビッグ データ計算のスケール アップを行います。

問題解決法必要な製品参照先
データをより高速で処理する必要があるかコードをプロファイリングする。MATLABパフォーマンス改善のためのプロファイリング (MATLAB)
コードをベクトル化する。MATLABベクトル化 (MATLAB)
MathWorks 製品の自動並列計算サポートを使用する。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

自動並列サポートを使用した MATLAB 関数の実行
GPU がある場合は、gpuArray を試す。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

GPU での MATLAB 関数の実行
parfor を使用する。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

parfor を使用した対話形式でのループの並列実行
処理を高速化する他の方法を探しているか parfeval を試す。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

parfeval を使用したバックグラウンドでの関数の評価
spmd を試す。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

複数のデータセットでの単一プログラムの実行
ビッグ データ計算をスケール アップする必要があるか

任意の行数を持つ、メモリに収まらないデータを扱うには、tall 配列を使用する。

このワークフローは、データ解析と機械学習によく適している。

MATLAB

tall 配列およびデータ ストアを使用するビッグ データのワークフロー

ローカル マシンで、tall 配列を並列で使用する。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

並列プールでの tall 配列の使用

クラスターで、tall 配列を並列で使用する。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

MATLAB Parallel Server

Spark 対応 Hadoop クラスターでの tall 配列の使用

複数の次元でデータが大きい場合は、代わりに distributed を使用する。

このワークフローは、線形代数問題によく適している。

MATLAB

Parallel Computing Toolbox

MATLAB Parallel Server

分散配列を使用した MATLAB 関数の実行
クラスターへのオフロードが必要か batch を使用して、コードをクラスターおよびクラウドで実行する。 MATLAB Parallel Server バッチ並列ジョブの実行

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