MATLAB Parallel Server

 

MATLAB Parallel Server

クラスターやクラウドでの MATLAB や Simulink による計算

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1 つのコードを作成するだけで複数の環境で使用可能

Parallel Computing Toolbox™ を使用してデスクトップでアプリケーションのプロトタイプ作成およびデバッグを行うと、コードを作成し直すことなく簡単にクラスターやクラウドにスケーリングできます。また、インタラクティブに開発を行い、バッチワークフローで実運用に移行できます。

アルゴリズムを変更することなく複数のマシンで実行可能

デスクトップでプロトタイプを開発すると、そのコードを作成し直すことなくコンピューティング クラスターに拡張できます。クラスター プロファイルを変更するだけで、デスクトップからさまざまな実行環境にアクセスできます。

反復を並列で実行し、結果を得るまでの時間を短縮します。

集約されたリソースからの CPU および GPU へのアクセス

MATLAB デスクトップ環境から自社クラスターの高性能ハードウェアを直接利用できます。

クラスター プロファイルを MATLAB に追加すると、使用可能なクラスターリソースにアクセスできます。 

計算能力の拡張

大量の計算を必要とする MATLAB アプリケーションや Simulink モデルを計算クラスターやクラウドで実行します。MATLAB Parallel Server ではバッチ処理、並列アプリケーション、GPU 演算、分散メモリをサポートしています。

複数の Simulink シミュレーションの管理の自動化

複数のプログラム実行やパラメーター スイープの設定、モデルの依存関係やビルドフォルダーの管理、ベース ワークスペース変数のクラスター処理への転送が簡単に可能です。また、シミュレーション マネージャーのユーザー インターフェイスを使用すると、クラスターで実行されている複数の Simulink モデルを可視化して管理できます。

単一のウィンドウで複数のシミュレーションを監視します。

Windows、Mac、または Linux からのビッグデータ処理

小規模なデータから大規模なデータまで、同じ MATLAB 解析を使用できます。また、Windows®、Mac®、または Linux® のデスクトップから、Spark™  対応 Hadoop® クラスターまたは従来型のクラスターで、標準ファイルシステムを使用してビッグデータを処理できます。

大規模なデータセットを解析するには、tall 配列やデータストアを使用します。

メモリ障壁の克服

アルゴリズムを作成し直したり共有メモリ アーキテクチャを使用したりしなくても、1 台のマシンのメモリでは容量が不足する計算を実行できます。

分散配列を使用すると、コンピューター 1 台のメモリに格納できないほど大量のデータを使用する計算を実行できます。

1 つのライセンスであらゆるサイズのクラスターを管理

デスクトップで使用する製品のクラスターのライセンスが、自動的にエンドユーザーに付与されます。クラスターに必要なのは MATLAB Parallel Server のライセンスだけです。

デスクトップ用ツールボックスをクラスターで使用

クラスターで必要なライセンスは MATLAB Parallel Server ライセンスのみです。ダイナミック ライセンスにより、クラスターで各ユーザー独自のデスクトップ ライセンス プロファイルを有効化できます。

ライセンスを受けたクラスター上のデスクトップ製品は、すべて MATLAB Parallel Server ライセンスで実行します。

既存のハードウェアおよびインフラストラクチャの使用

数台の専用マシンからクラスターを作成して MATLAB ジョブスケジューラでジョブを管理することも、既存のクラスターと統合してサードパーティ製スケジューラでジョブを管理することもできます。ジョブの管理は、MATLAB から直接行えます。

複数の計算ノードの CPU および GPU で実行します。

クラウドへのアプリケーションのスケーリング

パブリッククラウドおよびプライベートクラウドと統合できます。これにより、クラウドの強力な専用ハードウェアにアクセスできます。MathWorks および MathWorks をホストしているプロバイダーから提供される構成済みオプションを使用することも、自身でインフラストラクチャを構築することもできます。

並列計算をクラウドのクラスターにスケーリングするにはいくつかの方法があります。

MATLAB Parallel Server の活用