MATLAB コードの高速化と並列処理

1日目

パフォーマンスの改善

目的: コードのパフォーマンスを評価し、実行時間を短縮するための戦略の立て方について学びます。

• MATLAB コード アナライザー
• MATLAB プロファイラー
• 配列の事前定義
• ベクトル化
• 計算時間の計測

MEX-Files の生成

目的: パフォーマンス改善のために、MATLAB コードからコンパイル済みコードファイルを生成します。

• MATLAB Coder の概要とワークフロー
• MEX-files の生成と検証
• 未サポート関数の呼び出し
• MEX-file 生成用の各種設定の変更

並列処理

目的: 複数のコアを活用するためにコードの実行を並列化します。

• 追加で MATLAB プロセスを開く
• 並列 for ループの実行
• 計算時間の計測
• 複数のファイルを並列処理

2日目

並列 for ループ

目的: 並列 for ループの詳細について理解を深め、for ループ を parfor ループ に置き換えるテクニックを適用します。

• 並列 for ループの要件
• for ループの並列化
• 中間結果の取得

実行のオフロード

目的: 他のタスク用に MATLAB を使用できるようにするために、別の MATLAB プロセスに計算をオフロードする方法について学びます。 なお、このステップはクラスタ

• バッチでの処理
• バッチ ジョブの作成
• 結果の取得
• ジョブ モニターの使用

クラスターの扱い

目的: 複数のコンピュータを利用することにより、計算を高速化し、より広範囲なシミュレーションを実現する方法について学びます。

• ローカル クラスターとリモート クラスター
• ダイナミック ライセンス
• クラスターの検出と接続
• ファイルのアクセスに関する注意事項

GPU 計算

目的: コードの実行時間を短縮するための別のオプションとして、コンピュータのグラフィックスカード（GPU）上で MATLAB コードを実行します。

• GPU のアーキテクチャおよび処理の概要
• ハードウェアとソフトウェアの要件
• MATLAB の GPU 関数の呼び出し