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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、データ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 | パフォーマンス向上のためのコードのプロファイリング |
コードをベクトル化する。 | MATLAB | ベクトル化 | |
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 | |
シミュレーションを高速化する必要があるか | parsim を使用する。 | Simulink® Parallel Computing Toolbox | Running Multiple Simulations (Simulink) |
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 | |
ローカル マシンで、tall 配列を並列で使用する。 | MATLAB Parallel Computing Toolbox | ||
クラスターで、tall 配列を並列で使用する。 | MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server | ||
複数の次元でデータが大きい場合は、代わりに 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 |
batchsim を使用して、シミュレーションをクラスターおよびクラウドで実行する。 | Simulink MATLAB Parallel Server | Running Multiple Simulations (Simulink) |