Parallel Computing Toolbox 시작하기

멀티코어 컴퓨터, GPU 및 컴퓨터 클러스터에서 병렬 연산 수행

Parallel Computing Toolbox™를 이용하면 멀티코어 프로세서, GPU, 컴퓨터 클러스터를 사용하여 계산량이 많고 데이터 집약적인 문제를 풀 수 있습니다. 상위 레벨 프로그래밍 구조체(병렬 for 루프, 특수 배열 유형 및 병렬화된 수치 알고리즘)을 사용하면 CUDA^® 또는 MPI 프로그래밍 없이도 MATLAB^® 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 또한 Parallel Computing Toolbox를 통해 MATLAB과 다른 툴박스에서 병렬 지원 함수를 사용하고 여러 Simulink^® 시뮬레이션을 병렬로 실행할 수도 있습니다. 프로그램과 모델은 대화형 모드와 일괄 처리 모드 모두에서 실행할 수 있습니다.

이 툴박스를 사용하면 로컬로 실행되는 스레드 워커와 프로세스 워커(MATLAB 계산 엔진)에서 애플리케이션을 실행하여 멀티코어 데스크탑 및 GPU 지원 데스크탑의 처리 성능을 최대한 활용할 수 있습니다. 코드를 변경하지 않고 MATLAB Parallel Server™를 사용하여 클러스터나 클라우드에서 동일한 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 또한 MATLAB Parallel Server와 함께 이 툴박스를 사용하면 단일 컴퓨터의 메모리에 담기에는 너무 큰 행렬 계산도 실행할 수 있습니다.

튜토리얼

병렬 연산이란?

MATLAB 및 Parallel Computing Toolbox에 대해 알아봅니다.
병렬 연산 해결책 선택하기

병렬 연산 문제를 풀 수 있도록 MATLAB 및 Parallel Computing Toolbox에서 제공하는 가장 중요한 기능을 살펴보십시오.
자동 병렬 연산을 지원하는 MATLAB 함수 실행하기

추가 코딩 없이 병렬 연산 리소스를 활용합니다.
parfor를 사용하여 대화형 방식으로 루프를 병렬로 실행하기

for 루프를 확장 가능한 parfor 루프로 변환합니다.
Scale Up from Desktop to Cluster

Develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.
일괄 처리 병렬 작업 실행하기

일괄 처리를 사용하여 MATLAB 세션의 작업을 백그라운드에서 실행하도록 분담합니다.
GPU에서 MATLAB 함수 실행하기

GPU에서 함수를 자동으로 실행할 수 있도록 gpuArray 인수를 제공합니다.