MATLAB Parallel Server

クラスターやクラウドでの MATLAB や Simulink による計算

MATLAB Parallel Server™ を使用すると、MATLAB® プログラムや Simulink® シミュレーションをクラスターやクラウドで実行できます。プログラムやシミュレーションのプロトタイプをデスクトップで作成した後、クラスターやクラウドで実行できます。コーディングし直す必要はありません。MATLAB Parallel Server ではバッチジョブ、対話式並列計算、および大規模行列による分散計算がサポートされています。

クラスター側のライセンスは、すべて MATLAB Parallel Server によって処理されます。デスクトップ ライセンス プロファイルがクラスターで動的に有効化されるため、クラスターのための MATLAB ライセンスを用意する必要はありません。ライセンスモデルには、無制限のスケーリングをサポートする機能が組み込まれています。

MATLAB Parallel Server は、プログラムやシミュレーションを、スケジュールされたアプリケーションとしてクラスターで実行します。MATLAB Parallel Server に付属する MATLAB 最適化スケジューラを使用することも、独自のスケジューラを使用することもできます。プラグイン フレームワークにより、一般的なクラスター スケジューラ サブミッション クライアントと直接通信できます。

R2019a 以前は、MATLAB Parallel Server は MATLAB Distributed Computing Server という名称でした。

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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 in Action」

を参照してください。

新機能

一般的なジョブスケジューラの性能

ローカルおよびサードパーティ製スケジューラ向けにベクトル化されたタスク作成の性能を改善

拡張性の改善

MATLAB ジョブスケジューラを持つ MATLAB Parallel Server における最大 2000 ワーカーのクラスター、および 1024 ワーカーまでの大規模並列プールのサポート

個人用クラウドクラスター

個人使用のCloud Centerクラスターの設定

バッチジョブのドキュメンテーション

バッチジョブの実行ワーカーからファイルにアクセスなど新しいサンプルでバッチ処理のワークフローを探索

分散配列機能

decompositionminkmaxk,、topkrows、その他の新たに強化された分散配列機能の使用

NVIDIA CUDA ツール 10.1 のサポート

NVIDIA CUDA Toolkit 10.1 へアップデート

CPU での gpuArray データ読み込み

GPU が使用できない場合も、CPU で gpuArray データを読み込み

スパースのための GPU 機能を強化

スパース対角やスパーストレースなど、新たに強化された gpuArray の機能を使用

mexcuda の機能強化

CUDA toolkit のインストールなしに mexcuda 関数をコンパイル

これらの機能および対応する関数の詳細については、リリースノート を参照してください。

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