ローカルクラスターでのジョブのプログラム

状況によっては、タスクが別々の関数を評価したり、固有の構造をもった複数の引数を有するなどの理由で、ジョブの個々のタスクを定義する必要が生ずる場合があります。このようなジョブをプログラムするため、通常の Parallel Computing Toolbox™ クライアントセッションには以下の例に示すような手順が含まれています。

この例では、いくつかの単純なタスクを含むジョブを作成し実行する際の、基本的な手順を説明します。各タスクは、入力配列に対し関数 sum を評価します。

クラスターを特定します。parallel.defaultClusterProfile を使用して Processes クラスターを使用することを指定し、parcluster を使用して、このクラスターを表す c オブジェクトを作成します。(詳細については、クラスターオブジェクトの作成を参照)。
```
parallel.defaultClusterProfile('Processes');
c = parcluster();
```
ジョブを作成します。クラスターにジョブ j を作成します(詳細については、ジョブの作成を参照)。
```
j = createJob(c)
```
ジョブ j 内に 3 つのタスクを作成します。各タスクでは、入力引数として渡される配列の sum を評価します(詳細については、タスクの作成を参照)。
```
createTask(j, @sum, 1, {[1 1]});
createTask(j, @sum, 1, {[2 2]});
createTask(j, @sum, 1, {[3 3]});
```
ジョブを評価するためキューに投入します。これにより、スケジューラは、評価に使用できる MATLAB^® ワーカーにジョブのタスクを分散します。ここで、Processes クラスターは MATLAB ワーカーセッションを開始する可能性があります。(詳細については、クラスターへのジョブの投入を参照)。
```
submit(j);
```
ジョブが完了するのを待って、ジョブの全タスクの結果を取得します(詳細については、ジョブの結果の取得を参照)。
```
wait(j)
results = fetchOutputs(j)
results = 
    [2]
    [4]
    [6]
```
ジョブを削除します。結果を取得したら、ジョブをスケジューラの保存場所から永久的に削除できます。
```
delete(j)
```

ローカル クラスターでのジョブのプログラム

ローカルクラスターでのジョブのプログラム