분산 배열
Parallel Computing Toolbox™는 큰 배열을 여러 MATLAB® 워커에 걸쳐 분할할 수 있도록 분산 배열을 지원합니다. 사용자는 전체 배열을 단일 개체로 보고 연산을 수행하지만, 워커는 배열의 일부에 대해서만 연산을 수행하고 필요한 경우 워커 간에 자동으로 데이터를 전송합니다. 워커 간 통신이 용이하도록 단일 프로그램 다중 데이터(spmd
) 언어 구문에서 동시 실행이 지원됩니다. 분산 지원 행렬 연산과 함수를 사용하여 이러한 배열을 추가적으로 수정하지 않고 직접 사용할 수 있습니다. Parallel Computing Toolbox에서 분산 배열을 사용하면 클러스터의 결합된 메모리를 사용하여 빅데이터 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
함수
클래스
예제 및 방법
- Create and Use Distributed Arrays
When your data array is too big to fit into the memory of a single machine, you can create a
distributed
array. - 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행
분산 배열에 대한 연산을 수행하는 MATLAB 함수입니다.
- Distributing Arrays to Parallel Workers
Use
datastore
ordistributed
to create distributed arrays and partition the data among your workers. - 여러 데이터 세트에서 단일 프로그램 실행하기
spmd
문을 사용하여 여러 데이터셋에서 동일한 코드를 실행하고 공동분산 배열을 제어합니다. - Access Worker Variables with Composites
Composite objects in the MATLAB client session let you directly access data values on the workers.
- Train Network in Parallel with Custom Training Loop (Deep Learning Toolbox)
This example shows how to set up a custom training loop to train a network in parallel.
- Use spmdReduce to Achieve MPI_Allreduce Functionality
In this example, we look at the
spmdReduce
function and the functions that build on it:spmdPlus
andspmdCat
. - Numerical Estimation of Pi Using Message Passing
This example shows the basics of working with spmd statements, and how they provide an interactive means of performing parallel computations.
- Choose Between spmd, parfor, and parfeval
Compare and contrast
spmd
against other parallel computing functionality such asparfor
andparfeval
.
개념
- Nondistributed Versus Distributed Arrays
Describes the various types of arrays used in communicating jobs.
- Working with Codistributed Arrays
Describes how to use codistributed arrays for calculation.
- Looping Over a Distributed Range (for-drange)
Describes how to program a
for
-loop with codistributed arrays. - 원격 데이터로 작업하기
Amazon S3™, Azure® Blob Storage, HDFS™에 있는 원격 데이터로 작업합니다.