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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 |
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데이터를 더 빠르게 처리하기를 원합니까? | 코드를 프로파일링하십시오. | MATLAB | 코드를 프로파일링하여 성능 개선하기 |
코드를 벡터화하십시오. | MATLAB | 벡터화 | |
MathWorks 제품의 자동 병렬 연산 지원 기능을 사용하십시오. | MATLAB Parallel Computing Toolbox | 자동 병렬 연산을 지원하는 MATLAB 함수 실행하기 | |
GPU가 있는 경우 gpuArray 를 사용해 보십시오. | MATLAB Parallel Computing Toolbox | GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 | |
parfor 를 사용하십시오. | MATLAB Parallel Computing Toolbox | parfor를 사용하여 대화형 방식으로 루프를 병렬로 실행하기 | |
처리 속도를 개선할 다른 방법을 찾고 있습니까? | parfeval 을 사용해 보십시오. | MATLAB Parallel Computing Toolbox | Evaluate Functions in the Background Using parfeval |
spmd 를 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 머신러닝에 적합합니다. | MATLAB | |
로컬 컴퓨터에서 tall형 배열을 병렬로 사용하십시오. | MATLAB Parallel Computing Toolbox | ||
클러스터에서 tall형 배열을 병렬로 사용하십시오. | MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server | ||
여러 차원에서 큰 데이터를 가지고 작업하는 경우 이 워크플로는 선형 대수 문제에 적합합니다. | MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server | Run MATLAB Functions with Distributed Arrays | |
클러스터로 분담하기를 원하십니까? | batch 를 사용하여 코드를 클러스터 및 클라우드에서 실행하십시오. | MATLAB Parallel Server | 일괄 처리 병렬 작업 실행하기 |