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클러스터 및 클라우드

클러스터 리소스를 검색하고 클러스터 프로파일로 작업합니다.

로컬 컴퓨터의 진행하기에 연산 작업이 너무 크거나 너무 느린 경우 현장에 있는 클러스터나 클라우드로 분담하여 최소한의 변경으로 MATLAB® 코드를 실행할 수 있습니다. 사용 가능한 클러스터가 있는지 확인하려면 MATLAB 툴스트립에서 병렬연산 > 클러스터 검색을 사용해 보십시오.

이미 스케줄러가 있는 클러스터가 있는 경우 MATLAB Parallel Server™를 사용하여 MATLAB을 클러스터와 통합할 수 있습니다. 또는 기존 스케줄러가 없는 경우에는 MATLAB Parallel Server에서 MATLAB 작업 스케줄러를 제공합니다.

함수

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parclustercluster 객체 만들기
parpool클러스터에서 병렬 풀 만들기
gcp현재 병렬 풀 가져오기
shutdown Shut down cloud cluster
startStart cloud cluster
wait (cluster)Wait for cloud cluster to change state
parallel.defaultClusterProfileExamine or set default cluster profile
parallel.exportProfileExport one or more profiles to file
parallel.importProfileImport cluster profiles from file
saveProfileSave modified cluster properties to its current profile
saveAsProfileSave cluster properties to specified profile
pctconfigConfigure settings for Parallel Computing Toolbox client session

클래스

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parallel.PoolParallel pool of workers
parallel.ClusterAccess cluster properties and behaviors
pctRunOnAllRun command on client and all workers in parallel pool

예제 및 방법

클러스터 설정

클러스터 검색 및 클러스터 프로파일 사용하기

클러스터 프로파일을 사용하는 방법과 Amazon EC2에서 실행 중인 클라우드 클러스터를 검색하는 방법을 알아봅니다.

Scale Up from Desktop to Cluster

This example shows how to develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.

Process Big Data in the Cloud

This example shows how to access a large data set in the cloud and process it in a cloud cluster using MATLAB capabilities for big data.

Benchmark Your Cluster with the HPC Challenge

This example shows how to evaluate the performance of a compute cluster with the HPC Challenge Benchmark.

딥러닝

Scale Up Deep Learning in Parallel and in the Cloud (Deep Learning Toolbox)

Options for deep learning with MATLAB using multiple GPUs, locally or in the cloud.

복수의 GPU에서 MATLAB을 사용한 딥러닝 (Deep Learning Toolbox)

로컬에서 또는 클라우드에서 훈련에 사용할 복수의 GPU를 지정합니다.

Train Network Using Automatic Multi-GPU Support

This example shows how to use multiple GPUs on your local machine for deep learning training using automatic parallel support.

Use parfor to Train Multiple Deep Learning Networks

This example shows how to use a parfor loop to perform a parameter sweep on a training option.

Use parfeval to Train Multiple Deep Learning Networks

This example shows how to use parfeval to perform a parameter sweep on the depth of the network architecture for a deep learning network and retrieve data during training.

Train Deep Learning Networks in Parallel

This example shows how to run multiple deep learning experiments on your local machine.

Train Network in Parallel with Custom Training Loop

This example shows how to set up a custom training loop to train a network in parallel.

Upload Deep Learning Data to the Cloud

This example shows how to upload data to an Amazon S3 bucket.

Send Deep Learning Batch Job to Cluster

This example shows how to send deep learning training batch jobs to a cluster so that you can continue working or close MATLAB during training.

개념

병렬 기본 설정 지정하기

기본 설정을 지정하고 자동으로 병렬 풀 만들기.

Plugin Scripts for Generic Schedulers

How to use plugin scripts to set up generic schedulers.

추천 예제