분산 배열

분산 배열과 동시 실행을 사용하여 빅데이터 세트를 병렬로 분석합니다

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

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주요 함수

`distributed`	분산 배열의 요소를 클라이언트에서 생성 및 액세스
`gather`	로컬 작업 공간으로 분산 배열, `Composite` 객체 또는 `gpuArray` 객체 전송
`spmd`	병렬 풀의 워커에서 코드를 병렬로 실행
`Composite`	여러 워커에 분산되지 않은 변수를 클라이언트에서 생성 및 액세스
`parallel.pool.Constant`	데이터 또는 함수 핸들에서 상수를 만들어서 사용
`redistribute`	Redistribute codistributed array with another distribution scheme
`codistributed`	Access elements of arrays distributed among workers in parallel pool
`codistributor1d`	공동분산 배열을 위한 1차원 분산 방식
`codistributor2dbc`	2-D block-cyclic distribution scheme for codistributed array
`codistributed.build`	Create codistributed array from distributed data
`for`	분산된 범위에 대한 `for` 루프
`getLocalPart`	공동분산 배열의 국소 부분
`globalIndices`	Global indices for local part of codistributed array
`spmdReduce`	Reduce arrays on `spmd` workers (R2022b 이후)
`write`	Write distributed data to an output location
`tall`	Convert distributed array to equivalent tall array (R2023b 이후)
`pagefun`	분산 배열 또는 GPU 배열의 각 페이지에 함수 적용

클래스

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주요 클래스

parallel.Pool 워커의 병렬 풀

도움말 항목

분산 배열

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 or distributed to create distributed arrays and partition the data among your workers.
Nondistributed Versus Distributed Arrays
Describes the various types of arrays used in communicating jobs.
Use Distributed Arrays to Solve Systems of Linear Equations with Direct Methods
This example shows how to solve a system of linear equations of the form $A x = b$ in parallel with a direct method using distributed arrays.
Use Distributed Arrays to Solve Systems of Linear Equations with Iterative Methods
For large-scale mathematical computations, iterative methods can be more efficient than direct methods.
Resolve Error: Client Lost Connection to Worker
Troubleshoot lost connection to worker error when running code on parallel pools. (R2026a 이후)

단일 프로그램 다중 데이터(spmd)

Choose Between spmd, parfor, and parfeval
Compare and contrast spmd against other parallel computing functionality such as parfor and parfeval.
다중 데이터 세트에서 단일 프로그램 실행하기
spmd 문을 사용하여 여러 데이터셋에서 동일한 코드를 실행하고 공동분산 배열을 제어합니다.
Working with Codistributed Arrays
Describes how to use codistributed arrays for calculation.
Access Worker Variables with Composites
Composite objects in the MATLAB client session let you directly access data values on the workers.
Use Message Passing to Estimate Pi
This example shows the basics of working with message passing in spmd statements, similar to collective operations in the Message Passing Interface (MPI) specification.
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.
Looping over a Distributed Range (for-drange)
Describes how to program a for-loop with codistributed arrays.
Use spmdReduce to Achieve MPI_Allreduce Functionality
This example shows how to perform reduction operations, such as additions, finding products, minimums, or maximums, across all workers in a parallel pool.
Communicate Between Workers in SPMD Computations
Exchange data between workers using spmdSend and spmdReceive, similar to point-to-point communication in the Message Passing Interface (MPI) standard.
Fit Distributed Logistic Regression Using drange
This example shows how to use distributed arrays and for-drange-loops to implement logistic regression on large data.
Compute Parallel Prefix Scans with SPMD Computations
Implement a reusable, scalable, SPMD based prefix scan using a parallel workers.
원격 데이터로 작업하기
Amazon S3™, Azure^® Blob Storage, HDFS™에 있는 원격 데이터로 작업합니다.

추천 예제

Use Distributed Arrays to Solve Systems of Linear Equations with Direct Methods

Solve a system of linear equations of the form $A x = b$ in parallel with a direct method using distributed arrays.

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Use Distributed Arrays to Solve Systems of Linear Equations with Iterative Methods

For large-scale mathematical computations, iterative methods can be more efficient than direct methods. This example shows how you can solve systems of linear equations of the form $A x = b$ in parallel using distributed arrays with iterative methods.

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Solve Differential Equation Using Multigrid Preconditioner on Distributed Discretization

Solve Poisson's equation using a preconditioned iterative solver and distributed arrays. By using distributed arrays, you can scale up the calculation using the memory of a cluster of machines, not just the memory of a single machine. You can scale up without changing your code.

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Profiling Explicit Parallel Communication

Profile explicit communication to the nearest neighbor worker. It illustrates the use of spmdSend, spmdReceive, and spmdSendReceive, showing both the slow (incorrect) and the fast (optimal) way of implementing this algorithm. The problem is explored using the parallel profiler. For getting started with parallel profiling, see Profiling Parallel Code.

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Profiling Load Unbalanced Codistributed Arrays

Profile the implicit communication that occurs when using an unevenly distributed array. For getting started with parallel profiling, see Profiling Parallel Code.