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Simulink.sdi.enablePCTSupport

シミュレーション データ インスペクターと Parallel Computing Toolbox の連携方法を制御

説明

Simulink.sdi.enablePCTSupport(mode) は、mode で指定されたモードに従い、並列ワーカーからシミュレーション データ インスペクターへの自動データ インポートのサポートを有効にします。シミュレーション データ インスペクターは、ワーカー データをインポートしない、ローカル ワーカーのデータのみ、またはすべてのワーカーのデータ (ローカルとリモート) をインポートするように設定できます。また、並列ワーカーのサポートを手動として設定することもできます。この場合、関数 Simulink.sdi.sendWorkerRunToClient を使用してシミュレーション データ インスペクターにインポートする実行を手動で選択します。既定では、シミュレーション データ インスペクターは自動的に実行をローカル ワーカーからインポートします。

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ローカル ワーカーとリモート ワーカーの両方から出力を自動的にインポートするようにシミュレーション データ インスペクターの並列ワーカー サポートを設定します。

Simulink.sdi.enablePCTSupport('all')

Parallel Computing Toolbox™ ワーカーからの出力が自動的にシミュレーション データ インスペクターにインポートされないように、Parallel Computing Toolbox のサポートを無効にします。

Simulink.sdi.enablePCTSupport('none')

この例では、並列ワーカーを使用して作成された実行をSimulink.sdi.sendWorkerRunToClientを使用して手動でシミュレーション データ インスペクターに送信する方法について説明します。

設定

この例では、ゲインの値 Mu を変化させて、vdp モデルの複数のシミュレーションを実行します。並列シミュレーションを設定するには、Mu 値のベクトルを定義し、手動による Parallel Computing Toolbox のサポート用にシミュレーション データ インスペクターを設定します。

% Enable manual Parallel Computing Toolbox support
Simulink.sdi.enablePCTSupport('manual');

% Choose several Mu values
MuVals = [1 2 3 4];

並列ワーカーの初期化

parpoolを使用して 4 つの並列ワーカーのプールを開始します。この例では if ステートメント内の parpool を呼び出すため、作成するのは並列プールのみです (まだない場合)。spmdを使用してすべてのワーカーに共通の初期化コードを実行できます。たとえば、vdp モデルを読み込み、クライアント MATLAB のシミュレーション データ インスペクターに送信できる実行にログを記録する信号を選択します。parfor 内の sim でシミュレーションを実行する場合にデータの同時実行の問題を回避するには、各ワーカーに一時ディレクトリを作成します。シミュレーションが完了した後、別の spmd ブロックが一時ディレクトリを削除します。

p = gcp('nocreate');

if isempty(p)
    
    parpool(4);

end
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 4 workers.
spmd
    
    % Load system and select signals to log
    load_system('vdp')
    Simulink.sdi.markSignalForStreaming('vdp/x1',1,'on')
    Simulink.sdi.markSignalForStreaming('vdp/x2',1,'on')
    
    % Create temporary directory for simulation on worker
    workDir = pwd;
    addpath(workDir)
    tempDir = tempname;
    mkdir(tempDir)
    cd(tempDir)
    
end

parfor を使用した並列シミュレーションの実行

並列ワーカーからシミュレーション データ インスペクターにデータをストリーミングするには、parforを使用して並列シミュレーションを実行しなければなりません。各ワーカーは Mu の異なる値を使用して vdp シミュレーションを実行します。Simulink は parfor ループの内容にアクセスできないため、変数 MuVal がワーカーのワークスペースで定義されます。この場合、assigninを使用して vdp モデルで内容を表示できます。

parfor (index = 1:4)
     
    % Set value of Mu in the worker's base workspace
    assignin('base','MuVal',MuVals(index));
    
    % Modify the value of Mu in the model and simulate
    set_param('vdp/Mu','Gain','MuVal')
    sim('vdp')
  

データにアクセスしてクライアント MATLAB に実行を送信

クライアント MATLAB で使用する場合と同じ方法で、ワーカーでシミュレーション データ インスペクターのプログラムによるインターフェイスを使用できます。この例では、Simulink.sdi.Runオブジェクトを作成し、Tag プロパティを使用したシミュレーションで使われた Mu の値を付加します。

    
    % Attach metadata to the run
    IDs = Simulink.sdi.getAllRunIDs;
    lastIndex = length(IDs);
    runID = Simulink.sdi.getRunIDByIndex(lastIndex);
    parRun = Simulink.sdi.getRun(runID);
    parRun.Tag = strcat('Mu = ',num2str(MuVals(index)));
    
    % Send the run to the Simulation Data Inspector on the client MATLAB
    Simulink.sdi.sendWorkerRunToClient
    
end

一時ディレクトリを閉じてシミュレーション データ インスペクターで実行を表示

シミュレーションが完了したら、別の spmd セクションを使用してワーカーで作成された一時ディレクトリを削除します。各シミュレーションで、Simulink.sdi.sendWorkerRunToClient はすべてのワーカーからシミュレーション データ インスペクターに実行をインポートしました。データを表示して実行プロパティを確認し、シミュレーション中に使われた Mu の値を確認できます。

spmd

    % Remove temporary directories
    cd(workDir)
    rmdir(tempDir, 's')
    rmpath(workDir)

end

Simulink.sdi.view

この例では、さまざまな入力フィルターの時定数でモデル slexAircraftExample の並列シミュレーションを実行し、シミュレーション データ インスペクターのプログラムによるインターフェイスを使用してデータにアクセスするいくつかの方法を示します。

設定

シミュレーション データ インスペクターが空であり、Parallel Computing Toolbox のサポートがローカル ワーカーで作成された実行を自動的にインポートするように、確実に設定されていることから始めます。次に、各シミュレーションで使用するフィルター パラメーター値のベクトルを作成します。

% Make sure the Simulation Data Inspector is empty, and PCT support is
% enabled. 
Simulink.sdi.clear
Simulink.sdi.enablePCTSupport('local')

% Define Ts values
Ts_vals = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1]; 

並列ワーカーの初期化

並列シミュレーションを実行するローカル ワーカーのプールを未作成の場合は、gcp を使用して作成します。spmd コード ブロックで、slexAircraftExample モデルを読み込み、ログに記録する信号を選択します。simparfor で使用する際のデータの同時実行の問題を回避するには、シミュレーション中に使用する一時ディレクトリをワーカーごとに作成します。

p = gcp;
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 4 workers.
spmd
    
    % Load system and select signals to log
    load_system('slexAircraftExample')
    Simulink.sdi.markSignalForStreaming('slexAircraftExample/Pilot', 1, 'on')
    Simulink.sdi.markSignalForStreaming('slexAircraftExample/Aircraft Dynamics Model', 4, 'on')
    
    % Create temporary directory on each worker
    workDir = pwd;
    addpath(workDir)
    tempDir = tempname;
    mkdir(tempDir)
    cd(tempDir)
    
end

並列シミュレーションの実行

parfor を使用して 7 つのシミュレーションを並列実行します。各シミュレーションの Ts の値を選択し、モデル ワークスペースで Ts の値を変更します。次に、シミュレーションを実行し、Simulink.sdi.WorkerRun オブジェクトの配列を作成して、シミュレーション データ インスペクターでデータにアクセスします。parfor ループの後、別の spmd セグメントを使用して一時ディレクトリをワーカーから削除します。

parfor index = 1:7
    
    % Select value for Ts
    Ts_val = Ts_vals(index);
    
    % Change the filter time constant and simulate
    modelWorkspace = get_param('slexAircraftExample','modelworkspace');
    modelWorkspace.assignin('Ts',Ts_val)
    sim('slexAircraftExample')
    
    % Create a worker run for each simulation
    workerRun(index) = Simulink.sdi.WorkerRun.getLatest
    
end

spmd
        
    % Remove temporary directories
    cd(workDir)
    rmdir(tempDir, 's')
    rmpath(workDir)
    
end

並列シミュレーション出力から Dataset オブジェクトを取得

getDataset メソッドは WorkerRun から Dataset オブジェクトにデータを格納し、簡単に後処理できるようにします。

ds(7) = Simulink.SimulationData.Dataset;

for a = 1:7
    ds(a) = workerRun(a).getDataset;
end
ds(1)
ans = 
Simulink.SimulationData.Dataset '' with 2 elements

                         Name        BlockPath                                
                         __________  ________________________________________ 
    1  [1x1 Signal]      alpha, rad  ...rcraftExample/Aircraft Dynamics Model
    2  [1x1 Signal]      Stick       slexAircraftExample/Pilot               

  - Use braces { } to access, modify, or add elements using index.

並列シミュレーション出力から DatasetRef オブジェクトを取得

ビッグ データのワークフローの場合は、getDatasetRef メソッドを使用して WorkerRun に関連付けられているデータを参照します。

for b = 1:7
    datasetRef(b) = workerRun(b).getDatasetRef;
end

datasetRef(1)
ans = 
  DatasetRef with properties:

           Name: 'Run 3: slexAircraftExample'
            Run: [1×1 Simulink.sdi.Run]
    numElements: 2

シミュレーション データ インスペクターで並列シミュレーション データを処理

ローカルの Run オブジェクトを作成し、シミュレーション データ インスペクター API を使用してデータの解析と可視化を行うこともできます。この例では各実行に対するフィルター時定数値を示すタグを追加します。

for c = 1:7
    
    Runs(c) = workerRun(c).getLocalRun;
    Ts_val_str = num2str(Ts_vals(c));
    desc = strcat('Ts = ', Ts_val_str);
    Runs(c).Description = desc;
    Runs(c).Name = strcat('slexAircraftExample run Ts=', Ts_val_str);
    
end

ワーカー リポジトリをクリーンアップ

ワーカーが使用したファイルをクリーンアップし、ワーカー プールで実行するその他のシミュレーション用にディスク容量を解放します。

Simulink.sdi.cleanupWorkerResources

入力引数

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並列ワーカーから実行をインポートするシミュレーション データ インスペクターのサポート モード。

  • 'local' — 既定の動作により、ローカル ワーカーで生成された実行の自動インポートが構成されます。

  • 'none' — 並列ワーカーのサポートを無効にします。ローカル ワーカーまたはリモート ワーカーからシミュレーション データ インスペクターにインポートされる実行はありません。

  • 'all' — ローカル ワーカーまたはリモート ワーカーから作成された実行の自動インポートを有効にします。

  • 'manual' — 関数 Simulink.sdi.sendWorkerRunToClient を使用して並列ワーカーで作成された実行の手動インポートのサポートを構成します。

データ型: char | string

R2017b で導入