並列 for ループ (parfor)
並列プールのワーカーで
parfor を実行して並列処理を使用する Parallel Computing Toolbox™ は対話型の並列計算をサポートし、並列プールの複数のワーカーで計算を実行してワークフローを高速化することができます。並列プールのワーカーで for ループの反復を並列実行するには、parfor を使用します。コードをプロファイリングして実行が遅い for ループを特定した場合は、スループットを増大させるために parfor を試します。parfor ループをデスクトップで作成し、コードを変更せずにクラスターにスケール アップします。
関数
トピック
parfor 入門
- parfor を使用するタイミングの決定
parforループの基本概念を理解し、いつ使用するかを決定する。 - for ループから parfor ループへの変換
一般的なparforの問題の診断と修正を行う。 - parfor ループ反復が独立していることの確認
forループとは異なり、parforループの反復には確定的な順序がありません。 - 入れ子にされた parfor ループおよび for ループ、およびその他の parfor の要件
並列の入れ子にされたループの処理方法を学習する。 - parfor ループ内の変数のトラブルシューティング
parforループでの変数の要件と分類を理解する。
parfor ループの実行
- parfor を使用した対話形式でのループの並列実行
forループを拡張可能なparforループに変換する。 - parfor のパフォーマンスの向上
コードを高速化するためにparforループの内部または外部に配列を作成する。 - 並列プールでのコードの実行
並列プールの起動と終了、プールのサイズ、およびクラスターの選択について学習する。 - 並列基本設定の指定
基本設定を指定して自動的に並列プールを作成する。 - parfor ループでのオブジェクトおよびハンドルの使用
parforループでのオブジェクト、ハンドルおよびスライス化された変数の使用方法を理解する。 - parfor ループまたは spmd ステートメント内での透過性の確保
parforループ内の変数に対するすべての参照は、プログラム本体で可視でなければならない。 - クラスターおよびクラウドへの parfor ループのスケールアップ
parforループをデスクトップで作成し、コードを変更せずにクラスターにスケール アップする。 - リダクション代入での parfor ループの使用
parforループを使用して、反復ごとに更新される累積値を計算することができます。 - parfor ループでの乱数の繰り返し
反復ごとに特定のサブストリームを代入することで、parforループ内の乱数発生を制御する。 - parfor を使用したモンテカルロ コードの高速化
この例では、parforループを使用してモンテカルロ コードを高速化する方法を説明します。
深層学習
- parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、parforループを使用して、学習オプションについてのパラメーター スイープを実行する方法を説明します。
注目の例
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