分散配列

分散配列と同時実行を使用したビッグデータセットの並列解析

Parallel Computing Toolbox™ は、大規模な配列を複数の MATLAB^® ワーカー間に分割する分散配列をサポートします。ユーザーは配列全体を単一のエンティティとして操作しますが、ワーカーはそれぞれに割り当てられた配列の部分のみを処理し、必要に応じて自動的にワーカー間でデータを転送します。同時実行は、ワーカー間の通信を容易にする Single Program Multiple Data (spmd) 言語構成でサポートされます。分散対応の行列演算と関数を使用して、これらの配列を追加変更なしで直接処理します。Parallel Computing Toolbox で分散配列を使用して、クラスターの結合メモリを使用するビッグデータアプリケーションを実行できます。

関数

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主な関数

`distributed`	クライアントワークスペースまたはデータストアのデータから分散配列を作成
`gather`	分散配列または gpuArray をローカルワークスペースに転送
`spmd`	並列プールのワーカーでコードを並列実行する
`Composite`	Composite オブジェクトを作成する
`parallel.pool.Constant`	データまたは関数ハンドルからの parallel.pool.Constant のビルド
`codistributed`	複製されたローカルデータから対話型分散配列を作成する
`parpool`	クラスターでの並列プールの作成
`delete (Pool)`	並列プールのシャットダウン
`redistribute`	別の分散スキームにより対話型分散配列を再分散する
`codistributed.build`	分散データから対話型分散配列を作成する
`for`	分散範囲に対する `for` ループ
`getLocalPart`	対話型分散配列のローカル部分
`globalIndices`	対話型分散配列のローカル部分のグローバルインデックス
`gop`	(非推奨) `spmd` ワーカー上の配列を削減する
`write`	出力場所への分散データの書き込み
`pagefun`	分散配列または GPU 配列の各ページに関数を適用

クラス

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主なクラス

`distributed`	クライアントから分散配列要素にアクセスする
`codistributed`	並列プールのワーカーに分散された配列要素にアクセスする
`Composite`	クライアントから複数のワーカーにある非分散変数にアクセスする
`codistributor1d`	対話型分散配列の 1 次元分散スキーム
`codistributor2dbc`	対話型分散配列の 2 次元ブロックサイクリック分散スキーム
`parallel.Pool`	ワーカーの並列プール

例および使用方法

分散配列の作成と使用
データ配列が大きすぎて 1 台のマシンのメモリに収まらない場合は、distributed 配列を作成できます。
分散配列を使用した MATLAB 関数の実行
分散配列を扱う MATLAB 関数
並列ワーカーへの配列の分散
datastore または distributed を使用して分散配列を作成し、ワーカー間でデータを分割する
複数のデータセットでの単一プログラムの実行
spmd ステートメントを使用して複数のデータセットで同じコードを実行し、対話型分散配列を制御する
Composite を使用するワーカー変数へのアクセス
MATLAB クライアントセッションの Composite オブジェクトを使用して、ワーカーのデータ値に直接アクセスできます。
カスタム学習ループを使用したネットワークの並列学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、ネットワークに並列学習させるためのカスタム学習ループを設定する方法を説明します。
spmdReduce による MPI_Allreduce 機能の実現
この例では、関数 spmdReduce およびそれを利用する関数 spmdPlus および spmdCat について確認します。
メッセージパッシングを使った π の数値推定
この例では spmd ステートメント取り扱いの基本と、それがどのような形で並列計算実行の対話型手段となるのかを示します。
spmd、parfor、および parfeval からの選択
spmd を、parfor や parfeval などの他の並列計算機能と比較する。