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Parallel Computing Toolbox

멀티코어 컴퓨터, GPU 및 컴퓨터 클러스터에서 병렬 계산 수행

Parallel Computing Toolbox™가 있으면 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 계산량이 많고 데이터 집약적인 문제를 풀 수 있습니다. 하이 레벨 구문(병렬 for 루프, 특수 배열 유형 및 병렬 처리된 수치 알고리즘)을 사용하여 CUDA 또는 MPI 프로그래밍 없이도 MATLAB® 응용 프로그램을 병렬 처리할 수 있습니다. 이 툴박스가 있으면 MATLAB 및 기타 툴박스의 병렬 지원 함수를 사용할 수 있습니다. Simulink®와 함께 사용하여 모델의 여러 시뮬레이션을 병렬로 실행할 수 있습니다. 프로그램과 모델은 대화형 방식 모드와 일괄 처리 모드에서 실행할 수 있습니다.

이 툴박스를 사용하면 로컬로 실행되는 워커(MATLAB 계산 엔진)에서 응용 프로그램을 실행하여 멀티코어 데스크탑의 처리 성능을 최대한 활용할 수 있습니다. 코드를 변경하지 않고 MATLAB Parallel Server™를 사용하여 클러스터나 클라우드에서 동일한 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다. 또한 MATLAB Parallel Server와 함께 이 툴박스를 사용하면 단일 컴퓨터의 메모리에 담을 수 없이 큰 행렬 계산도 실행할 수 있습니다.

Parallel Computing Toolbox 시작하기

Parallel Computing Toolbox의 기본 사항 배우기

병렬 연산 기본 사항

병렬 연산 해결책 선택

병렬 for 루프(parfor)

병렬 풀의 워커에서 parfor를 실행하여 병렬 처리 사용

비동기 병렬 프로그래밍

parfeval을 사용하여 백그라운드에서 함수 실행

빅 데이터 처리

Spark® 및 Hadoop® 클러스터에서 분산 배열, tall형 배열, 데이터저장소 또는 mapreduce를 사용하여 빅 데이터 세트를 병렬로 분석

일괄 처리

백그라운드에서 실행하도록 함수 실행 분담

GPU 연산

GPU에서 코드를 실행하여 속도 향상

클러스터 및 클라우드

클러스터 리소스를 검색하고 클러스터 프로파일로 작업합니다.

성능 프로파일링

병렬 코드의 성능 개선