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クラスターとクラウド
クラスター リソースの検出およびクラスター プロファイルの操作
計算タスクがローカル コンピューターにとって大きすぎる、または遅すぎる場合は、計算をオンサイトのクラスターまたはクラウドにオフロードして、最小限の変更で MATLAB® コードを実行することができます。MATLAB ツールストリップの [並列] 、 [クラスターの検出] を試し、既に利用できるクラスターがあるかどうかを確認します。
スケジューラをもつクラスターが既にある場合は、MATLAB Parallel Server™ を使用して MATLAB と統合することができます。または、既存のスケジューラがない場合は、MATLAB Parallel Server で MATLAB ジョブ スケジューラを使用できます。
関数
オブジェクト
トピック
クラスターのセットアップ
- クラスターの検出とクラスター プロファイルの使用
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。 - 並列設定の指定
並列設定を調整して自動的に並列プールを作成する。 - ワーカー上での環境変数の設定
クライアントからクラスター内のワーカーにシステム環境変数をコピーする。
クラスターとクラウドの用途
- デスクトップからクラスターへのスケール アップ
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。 - クラウドでのビッグデータの処理
この例では、クラウド上の大規模データ セットにアクセスし、ビッグ データ向けの MATLAB® の機能を使用してクラウド クラスター上で処理する方法を説明します。 - Scale Up Parallel Code to Large Clusters
Discover options to scale your parallel MATLAB code to use large HPC clusters.
- Work with Remote GPUs
This example shows how to run MATLAB® code on multiple remote GPUs in a cluster. (R2024a 以降) - HPC チャレンジによるクラスターのベンチマーク
この例では、HPC チャレンジ ベンチマークを使用して計算クラスターのパフォーマンスを評価する方法を説明します。 - クラスター ワーカーのベンチマーク
この例では、クラスター ワーカー上で MATLAB® ベンチマークを実行する方法を説明します。
プールの分割の操作
- Partition Parallel Pools to Optimize Resource Use
Choose how to tailor pool resources to specific parallel workflows. (R2025a 以降) - Partition Pools for Efficient Resource Management in Concurrent Parallel Workflows
This example shows how to use pool partitions to effectively manage and optimize resource allocation in concurrent parallel workflows. (R2025a 以降)
関連情報
- 並列とクラウド (Deep Learning Toolbox)
- インストール (MATLAB Parallel Server)
- Reduce Time to Results with MATLAB Using Parallel Computing
注目の例
デスクトップからクラスターへのスケール アップ
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。
クラウドでのビッグデータの処理
この例では、クラウド上の大規模データ セットにアクセスし、ビッグ データ向けの MATLAB® の機能を使用してクラウド クラスター上で処理する方法を説明します。
Work with Remote GPUs
Run MATLAB® code on multiple remote GPUs in a cluster.
