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병렬 연산 해결책 선택하기

MATLAB^®, Parallel Computing Toolbox™ 및 MATLAB Parallel Server™의 기능을 사용하여 데이터를 빠르게 처리하거나 빅 데이터 계산을 확장할 수 있습니다.

문제	해결책	필요한 제품	추가 정보
데이터를 더 빠르게 처리하기를 원합니까?	코드를 프로파일링하십시오.	MATLAB	성능 개선을 위해 프로파일링하기 (MATLAB)
	코드를 벡터화하십시오.	MATLAB	벡터화 (MATLAB)
	MathWorks 제품의 자동 병렬 연산 지원 기능을 사용하십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	자동 병렬 연산을 지원하는 MATLAB 함수 실행하기
	GPU가 있는 경우 gpuArray를 사용해 보십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	GPU에서 MATLAB 함수 실행하기
	parfor를 사용하십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	parfor를 사용하여 대화형 방식으로 루프를 병렬로 실행하기
처리 속도를 개선할 다른 방법을 찾고 있습니까?	parfeval을 사용해 보십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Evaluate Functions in the Background Using parfeval
	spmd를 사용해 보십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	여러 데이터 세트에서 단일 프로그램 실행하기
빅 데이터 계산을 확장하기를 원하십니까?	임의의 행 수를 가진 메모리에 담을 수 없는 큰 데이터를 작업하려면 tall형 배열을 사용하십시오. 이 워크플로는 데이터 분석 및 기계 학습에 적합합니다.	MATLAB	Big Data Workflow Using Tall Arrays and Datastores
	로컬 컴퓨터에서 tall형 배열을 병렬로 사용하십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Use Tall Arrays on a Parallel Pool
	클러스터에서 tall형 배열을 병렬로 사용하십시오.	MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server	Use Tall Arrays on a Spark Enabled Hadoop Cluster
	여러 차원에서 큰 데이터를 가지고 작업하는 경우 distributed를 대신 사용하십시오. 이 워크플로는 선형 대수 문제에 적합합니다.	MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server	Run MATLAB Functions with Distributed Arrays
클러스터로 분담하기를 원하십니까?	batch를 사용하여 코드를 클러스터 및 클라우드에서 실행하십시오.	MATLAB Parallel Server	일괄 처리 병렬 작업 실행하기

관련 항목

• 성능 개선을 위해 프로파일링하기 (MATLAB)
• 벡터화 (MATLAB)
• Built-in Parallel Computing Support
• GPU 장치를 식별하고 선택하기
• parfor를 사용하여 대화형 방식으로 루프를 병렬로 실행하기
• Evaluate Functions in the Background Using parfeval
• 여러 데이터 세트에서 단일 프로그램 실행하기
• Big Data Workflow Using Tall Arrays and Datastores
• Use Tall Arrays on a Parallel Pool
• Use Tall Arrays on a Spark Enabled Hadoop Cluster
• Distributing Arrays to Parallel Workers
• 일괄 처리 병렬 작업 실행하기