멀티코어 컴퓨터, GPU 및 컴퓨터 클러스터에서 병렬 컴퓨팅 수행

Parallel Computing Toolbox™는 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 통해 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결하도록 도와줍니다. 고차원적 구성(parallel for-loops, 특수 배열 유형, 병렬화 된 수치해석 알고리즘)을 통해 CUDA나 MPI 프로그래밍 없이 MATLAB® 응용 프로그램을 병렬화할 수 있습니다. 이 툴박스를 Simulink®와 함께 사용하여 여러 개의 모델 시뮬레이션을 병렬로 실행할 수 있습니다.

이 툴박스를 통해 로컬에서 실행되는 워커(MATLAB 연산 엔진)에 응용 프로그램을 실행함으로써 멀티코어 데스크탑의 처리 능력을 최대한 활용할 수 있습니다. 코드를 변경하지 않고 컴퓨터 클러스터 또는 그리드 컴퓨팅 서비스의 동일한 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다(MATLAB Distributed Computing Server™ 사용). 병렬 응용 프로그램을 대화식으로 실행하거나 배치 형태로 실행할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink 제품의 병렬컴퓨팅에 대한 지원에 대해 알아봅니다.

MATLAB을 활용한 클라우드에서의 병렬컴퓨팅에 대해 배워봅니다.


기능

병렬 응용 프로그램 프로그래밍

응용 프로그램을 변환하여 멀티코어 프로세서와 GPU가 장착된 컴퓨터를 활용할 수 있게 해줍니다.

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다른 MathWorks 제품에서 내장 병렬 알고리즘 사용

이용 가능한 병렬 컴퓨팅 리소스로 계산을 분산하여 분석 또는 시뮬레이션 작업의 속도를 높입니다.

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Task-Parallel 응용프로그램 가속

독립적인 작업 단위로 분류하고 동시에 여러 작업을 수행함으로써 일부 응용 프로그램을 가속합니다.

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GPU를 통한 MATLAB 연산 가속

MATLAB의 CUDA 지원 NVIDIA GPU에서 직접 연산을 수행합니다.

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MATLAB Distributed Computing Server를 통해 클러스터, 그리드, 클라우드로 확장

멀티코어 데스크탑에서 로컬로 병렬 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다.

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Toolbox와 MATLAB Distributed Computing Server를 통한 병렬 데이터 응용 프로그램 구현

데스크탑 컴퓨터의 메모리 한계를 극복하고 매우 큰 행렬 조작이 필요한 문제를 해결할 수 있습니다.

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병렬 응용 프로그램을 대화형 또는 배치 작업으로 실행

병렬 응용 프로그램을 대화형 및 배치 작업으로 실행할 수 있습니다.

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제품 리소스

다음 리소스를 살펴보고 Parallel Computing Toolbox 에 관해 자세히 알아보십시오

문서

Parallel Computing Toolbox에 대한 릴리스 정보와 코드 예제를 포함한 함수 및 기능에 대한 기술 문서를 살펴보십시오.

함수

이용 가능한 Parallel Computing Toolbox 함수 목록을 찾아보십시오.

시스템 요구사항

최신 Parallel Computing Toolbox 릴리스에 대한 시스템 요구 사항을 보십시오.

기술 기고

Parallel Computing Toolbox를 사용할 때의 기술적 이점을 보여주는 기사를 보십시오.

커뮤니티 및 지원

질문에 대한 답을 찾고 문제 해결 리소스를 찾아보십시오.

클러스터로 확장

클러스터, 클라우드 및 그리드에서 연산 집약적인 MATLAB 프로그램과 Simulink 모델을 실행합니다.

설치 방법

MATLAB Distributed Computing Server의 설치와 구성에 대해 알아봅니다.

비디오 튜토리얼

Parallel Computing Toolbox 활용 방법을 배우고 다양한 주제를 살펴보려면 비디오를 시청하십시오.


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