Parallel Computing Toolbox 시작하기
Parallel Computing Toolbox™를 이용하면 멀티코어 프로세서, GPU, 컴퓨터 클러스터를 사용하여 계산량이 많고 데이터 집약적인 문제를 풀 수 있습니다. 하이 레벨 구조(병렬 for 루프, 특수 배열 유형, 병렬화된 수치 알고리즘)를 사용하여 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 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
for루프를 확장 가능한parfor루프로 변환합니다. - Try Parallel Computing Methods
This example shows how to accelerate your MATLAB® code using parallel computing. (R2025a 이후)
- 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
gpuArray인수를 제공합니다.
병렬 연산 소개
- 병렬 연산이란?
MATLAB 및 Parallel Computing Toolbox에 대해 알아봅니다.
- Parallel Computing Support in MathWorks Products
Overview of parallel computing with MathWorks® products.
- Use Parallel Computing Toolbox with Cloud Center Cluster in MATLAB Online
Run parallel code in MATLAB Online™.
추천 예제
parfor를 사용하여 파라미터 스윕 중에 플로팅하기
파라미터 스윕을 병렬로 수행하고 병렬 계산 중에 진행 내용을 플로팅합니다.
GPU에서 FFT2를 사용한 회절 패턴 시뮬레이션
이 예제에서는 Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 GPU에서 2차원 FFT(고속 푸리에 변환)를 수행합니다. 2차원 푸리에 변환은 광학에서 원거리장 회절 패턴을 계산하는 데 사용됩니다. 이러한 회절 패턴은 Young의 이중 슬릿 실험과 같이 단색 광원이 작은 구멍을 통과할 때 관찰됩니다.
Use Distributed Arrays to Solve Systems of Linear Equations with Direct Methods
Solve a system of linear equations of the form in parallel with a direct method using distributed arrays.
Scale Up from Desktop to Cluster
Develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.
Process Big Data in the Cloud
Access a large data set in the cloud and process it in a cloud cluster using MATLAB® capabilities for big data.
자동 병렬화 기능을 사용하여 클라우드의 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 병렬 훈련에 대한 MATLAB® 자동 지원을 사용하여 컨벌루션 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
대화형 학습
Parallel Computing Onramp
이 무료 튜토리얼은 1시간에 걸쳐 실용적인 병렬 연산 방법에 대한 개요를 대화형 방식으로 제공합니다. 여러 CPU 코어를 활용하여 for 루프를 병렬로 실행하고 정보를 효율적으로 처리하는 코드를 작성함으로써 MATLAB 코드의 속도를 높이는 방법을 배우게 될 것입니다.
비디오
Parallel Computing Toolbox 개요
멀티코어 컴퓨터, GPU 및 클러스터에서 계산을 병렬로 확장
MATLAB에서의 GPU 연산 소개
GPU 및 내장 GPU 지원을 통해 MATLAB 애플리케이션의 실행 속도 향상
