Cette page a été traduite par traduction automatique. Cliquez ici pour voir la dernière version en anglais.

Choisir une solution de calcul parallèle

Traitez vos données plus rapidement ou augmentez votre calcul de Big Data en utilisant les capacités de MATLAB^®, Parallel Computing Toolbox™ et MATLAB Parallel Server™.

Problème	Solutions	Produits requis	Plus d'informations
Voulez-vous traiter vos données plus rapidement ?	Profilez votre code.	MATLAB	Profile Your Code to Improve Performance
	Vectorisez votre code.	MATLAB	Vectorization
	Utilisez la prise en charge automatique du calcul parallèle dans les produits MathWorks.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Exécuter les fonctions MATLAB avec Automatic Parallel Support
	Si vous avez un GPU, essayez gpuArray .	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Exécuter les fonctions MATLAB sur un GPU
	Utilisez parfor .	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Exécuter des boucles interactives en parallèle à l'aide de parfor
Voulez-vous accélérer les simulations ?	Utilisez parsim .	Simulink® Parallel Computing Toolbox	Running Multiple Simulations (Simulink)
Vous cherchez d’autres moyens d’accélérer votre traitement ?	Essayez parfeval .	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Evaluate Functions in the Background Using parfeval
	Essayez spmd .	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Run Single Programs on Multiple Data Sets
Vous souhaitez accroître votre calcul de Big Data ?	Pour travailler avec des données hors mémoire avec n'importe quel nombre de lignes, utilisez des tall arrays. Ce workflow est bien adapté à l’analyse de données et à l’apprentissage automatique.	MATLAB	Big Data Workflow Using Tall Arrays and Datastores
	Utilisez des tall arrays en parallèle sur votre machine locale.	MATLAB Parallel Computing Toolbox	Use Tall Arrays on a Parallel Pool
	Utilisez des tall arrays en parallèle sur votre cluster.	MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server	Use Tall Arrays on a Spark Cluster
	Si vos données sont volumineuses et comportent plusieurs dimensions, utilisez plutôt distributed. Ce workflow est bien adapté aux problèmes d'algèbre linéaire.	MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server	Exécuter les fonctions MATLAB avec des tableaux distribués
Voulez-vous décharger vers un cluster ?	Utilisez batch pour exécuter votre code sur des clusters et des clouds.	MATLAB Parallel Server	Run Batch Parallel Jobs
	Utilisez batchsim pour exécuter vos simulations sur des clusters et des clouds.	Simulink MATLAB Parallel Server	Running Multiple Simulations (Simulink)

Voir aussi

Rubriques

• Profile Your Code to Improve Performance
• Vectorization
• Support du calcul parallèle intégrée
• Identifier et sélectionner un dispositif GPU
• Exécuter des boucles interactives en parallèle à l'aide de parfor
• Evaluate Functions in the Background Using parfeval
• Run Single Programs on Multiple Data Sets
• Choose Between spmd, parfor, and parfeval
• Big Data Workflow Using Tall Arrays and Datastores
• Use Tall Arrays on a Parallel Pool
• Use Tall Arrays on a Spark Cluster
• Distributing Arrays to Parallel Workers
• Run Batch Parallel Jobs