Commencer avec Parallel Computing Toolbox
Parallel Computing Toolbox™ vous permet de résoudre des problèmes gourmands en calcul et en données à l'aide de processeurs multicœurs, de GPU et de clusters informatiques. Les constructions de haut niveau (boucles for parallèles, types de tableaux spéciaux et algorithmes numériques parallélisés) vous permettent de faire évoluer les applications MATLAB® sans programmation CUDA® ou MPI. Parallel Computing Toolbox vous permet également d'utiliser des fonctions parallèles dans MATLAB et d'autres toolboxes et d'exécuter plusieurs simulations Simulink® en parallèle. Les programmes et les modèles peuvent s'exécuter en mode interactif et par lots.
La toolbox vous permet d'utiliser toute la puissance de traitement des ordinateurs desktop multicœurs et compatibles GPU en exécutant des applications sur des threads et des processus de travail (moteurs de calcul MATLAB) qui s'exécutent localement. Sans modifier le code, vous pouvez exécuter les mêmes applications sur des clusters ou des clouds (en utilisant MATLAB Parallel Server™). Vous pouvez également utiliser la toolbox avec MATLAB Parallel Server pour exécuter des calculs matriciels trop volumineux pour tenir dans la mémoire d'une seule machine.
Tutoriels
- Qu'est-ce que le calcul parallèle ?
En savoir plus sur MATLAB et Parallel Computing Toolbox .
- Choisir une solution de calcul parallèle
Découvrir les fonctionnalités les plus importantes offertes par MATLAB et Parallel Computing Toolbox pour résoudre votre problème de calcul parallèle.
- Exécuter les fonctions MATLAB avec Automatic Parallel Support
Profiter des ressources de calcul parallèle sans nécessiter de codage supplémentaire.
- Exécuter des boucles interactives en parallèle à l'aide de parfor
Convertir une boucle
foren une boucleparforévolutive. - Scale Up from Desktop to Cluster
Develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.
- Run Batch Parallel Jobs
Use batch to offload work from your MATLAB session to run in the background.
- Exécuter les fonctions MATLAB sur un GPU
Fournir un argument
gpuArraypour exécuter automatiquement des fonctions sur un GPU.
À propos du calcul parallèle
- 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™.
Sélection d՚exemples
Tracé pendant le balayage des paramètres avec parfor
Effectuez un balayage de paramètres en parallèle et tracez la progression pendant les calculs parallèles.
Utiliser FFT2 sur le GPU pour simuler des modèles de diffraction
Cet exemple utilise Parallel Computing Toolbox ™ pour effectuer une transformée de Fourier rapide (FFT) bidimensionnelle sur un GPU. La transformée de Fourier bidimensionnelle est utilisée en optique pour calculer les diagrammes de diffraction en champ lointain. Ces modèles de diffraction sont observés lorsqu'une source de lumière monochromatique traverse une petite ouverture, comme dans l'expérience de la double fente de Young.
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.
Train Network in the Cloud Using Automatic Parallel Support
Train a convolutional neural network using MATLAB® automatic support for parallel training.
Vidéos
Présentation de Parallel Computing Toolbox
Augmentez vos calculs en parallèle sur des ordinateurs multicœurs, des GPU et des clusters
Introduction au calcul GPU avec MATLAB
Accélérez vos applications MATLAB avec les GPU et la prise en charge GPU intégrée
