ドキュメンテーション

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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。

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 Distributed Computing Server™ を使用して MATLAB と統合することができます。あるいは、既存のスケジューラがない場合、MATLAB Distributed Computing Server が MATLAB ジョブ スケジューラ (MJS) を提供しています。

関数

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parclusterクラスター オブジェクトを作成する
parpoolクラスターでの並列プールの作成
gcp現在の並列プールの取得
shutdown クラウド クラスターのシャットダウン
startクラウド クラスターの開始
wait (cluster)クラウド クラスターが状態を変更するまで待機
parallel.defaultClusterProfile既定のクラスター プロファイル調べる、または設定する
parallel.exportProfile1 つ以上のプロファイルをファイルにエクスポートする
parallel.importProfileファイルからクラスター プロファイルをインポートする
saveProfileクラスターの変更済みプロパティを現在のプロファイルに保存する
saveAsProfileクラスターのプロパティを指定されたプロファイルに保存する
pctconfigParallel Computing Toolbox クライアント セッションの設定を構成する

クラス

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parallel.Pool並列プールへのアクセス
parallel.Clusterクラスターのプロパティおよび動作にアクセスする
pctRunOnAllクライアントと並列プールの全ワーカーでコマンドを実行する

例および操作のヒント

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、Amazon EC2 上で実行中のクラウド クラスターを検出する。

MATLAB Parallel Cloud

MATLAB Parallel Cloud™ のワーカー上でアプリケーションを実行する

デスクトップからクラスターへのスケール アップ

この例では、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 アップする方法を説明します。

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。

深層学習

並列およびクラウドでの深層学習のスケールアップ (Deep Learning Toolbox)

ローカルまたはクラウドで複数の GPU を使用する、MATLAB での深層学習のオプション。

MATLAB による複数の GPU での深層学習 (Deep Learning Toolbox)

ローカルまたはクラウドで学習に使用する複数の GPU を指定します。

parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習

この例では parfor ループを使用して学習オプションに対してパラメーター スイープを実行する方法を説明します。

parfeval を使用した複数の深層学習ネットワークの学習

この例では、ネットワーク アーキテクチャの深さに対してパラメーター スイープを行うために parfeval を使用する方法を説明します。

クラウドへの深層学習データのアップロード

この例では、Amazon S3 バケットにデータをアップロードする方法を説明します。

クラスターへの深層学習バッチジョブの投入

この例では、学習中に MATLAB での作業の続行または MATLAB の終了ができるように、深層学習の学習バッチジョブをクラスターに送信する方法を説明します。

概念

並列設定の指定

設定を指定して自動的に並列プールを作成する。

汎用スケジューラの統合スクリプト

統合スクリプトを使用して汎用スケジューラを設定する方法。

注目の例