クラウド上の GPU を使用した MATLAB の実行

使用可能な GPU がない場合は、クラウド上の高性能な NVIDIA^® GPU を 1 つ以上使用して MATLAB^® コードを高速化できます。クラウドで作業するには初期設定が必要ですが、クラウドリソースを使用すると、独自のローカル GPU を購入して設定することなくコードを大幅に高速化できます。

MathWorks^® は、Amazon^® Web Services (AWS^®) や Microsoft^® Azure^® などの自分のニーズに応じて構成できるパブリッククラウドで MATLAB にアクセスするいくつかの方法を提供しています。クラウド上の単一マシンにアクセスするか、MATLAB Parallel Server™ を使用している場合はクラスターにスケールアップできます。

MathWorks Cloud Center

Cloud Center から、AWS アカウントを使用してクラウドリソースを作成および管理できます。たとえば、MATLAB がインストールされた単一マシンや、任意の MATLAB セッションからアクセスできる MATLAB Parallel Server クラスターにアクセスできます。

Cloud Center の使用を開始するには、以下を参照してください。

メモ

クラウドリソースを作成する際、P2、P3、P4、G3、G5 インスタンスなどの GPU を搭載したマシンを選択します。インスタンス P2、P3、および P4 は、一般的な計算を行うための高性能な GPU を搭載しています。インスタンス G3 および G5 は、深層学習、画像処理、コンピュータービジョン、および自動運転シミュレーションを行うための高い単精度のパフォーマンスを発揮する GPU を搭載しています。

MATLAB shown running on monitor and laptop screen

Microsoft Azure Marketplace

MathWorks が Microsoft Azure Marketplace 用に開発したソフトウェアプランを使用して、クラウドに MATLAB と MATLAB Parallel Server を展開できます。

Microsoft Azure Marketplace の使用を開始するには、以下を参照してください。

メモ

バーチャルマシンのサイズを選択する際、NCv3 シリーズ、NC T4_v3 シリーズ、ND A100 v4 シリーズのバーチャルマシンなどの NVIDIA GPU を搭載したマシンを選択します。これらのバーチャルマシンは、計算量の多いワークロード向けに設計されています。

参照アーキテクチャ

MathWorks では、AWS と Azure 向けに GitHub^® でカスタマイズ可能な参照アーキテクチャテンプレートを提供しています。参照アーキテクチャテンプレートを使うと、既存のクラウドインフラストラクチャと一致する地域とネットワークの設定など、クラウドリソースを完全に管理することができます。

参照アーキテクチャの使用を開始するには、以下を参照してください。

コンテナー

コンテナーを使用して、デスクトップ、サーバー、またはクラウド環境にソフトウェア環境を作成することもできます。コンテナーは、特定のアプリケーションの実行に必要なすべてを含む分離されたソフトウェアユニットで、一貫性、移植性、軽量性に優れています。

コンテナーの使用を開始するには、以下を参照してください。

メモ

既定では、コンテナーはそのホストのハードウェアリソースにはアクセスできません。コンテナーがホストシステムの NVIDIA GPU にアクセスできるようにするには、次を行います。

適切な NVIDIA GPU ドライバーがインストールされたホストシステムでコンテナーを実行します。
docker run コマンドの実行時に --gpus フラグを使用して、コンテナーでホストの GPU が認識されるようにします。このフラグを all に設定すると、コンテナーはホストマシンのすべての GPU にアクセスできるようになります。

詳細については、コンテナーにおける GPU の使用を参照してください。