マルチコアプロセッサ、GPU、計算クラスターを使用して、計算量やデータ量の多い問題を求解します。以下を行うことができます。
- すべての計算リソースの活用
- 高度な構造を使用した MATLAB アプリケーションの並列化
- MATLAB から直接 NVIDIA® GPU を使用
- 複数の Simulink シミュレーションの並列実行
- デスクトップ上でのプロトタイピング、およびクラスターとクラウドへのスケーリング
「Parallel Computing Toolbox を使用して 4 行のコードを追加し、タスク管理の簡単なスクリプトを記述しました。これにより、数か月かかっていたシミュレーションが数日で実行できるようになりました。MathWorks の並列計算ツールにより、技術の習得に時間をかけることなく、大規模なクラスターの計算能力を活かせるようになりました。」
CPU および GPU でのデスクトップの並列計算
Parallel Computing Toolbox は、ローカルのマルチコアプロセッサと GPU を制御して作業を高速化します。高水準の構造により、CUDA® や MPI のプログラミングを使用せずに MATLAB アプリケーションを並列化し、複数の Simulink シミュレーションを並列実行します。一部の MATLAB および Simulink 製品では、フラグの設定や基本設定によって計算リソースを活用できます。マルチコア デスクトップの処理能力を十分に活用するには、Parallel Computing Toolbox を使用して、ローカルで実行されるワーカー (MATLAB 計算エンジン) 上でアプリケーションを実行します。デスクトップ上でアプリケーションやシミュレーションをプロトタイピングし、MATLAB Parallel Server を使用して、コードを書き直すことなくクラスターやクラウドにスケーリングします。
クラスターやクラウドでの MATLAB と Simulink のスケーリング
MATLAB Parallel Server では、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にスケーリングできます。Parallel Computing Toolbox を使用して、デスクトップ上でプログラムやシミュレーションの開発およびプロトタイピングを行い、コードを書き直すことなくクラスターやクラウド上で実行できます。MATLAB Parallel Server は、MATLAB Parallel Server に付属する MATLAB 最適化スケジューラまたは独自のスケジューラを使用して、クラスター上でスケジュールされたアプリケーションとしてプログラムやシミュレーションを実行します。
