Exécution de calculs parallèles sur les ordinateurs multicœurs, les GPU et les clusters d’ordinateurs

Parallel Computing Toolbox™ vous permet de résoudre les problèmes nécessitant de longs temps de calculs et des volumes de données importants sur des ordinateurs multicœurs et multiprocesseurs, les GPUs, et sur des clusters d'ordinateurs.

Les constructions utilisées dans le calcul parallèle (blocs de code et boucles For parallèles for, tableaux distribués, algorithmes numériques parallèles et fonctions de transmission de messages) vous permettent la mise en œuvre à haut niveau du parallélisme de données ou de temps de calcul au sein MATLAB, sans programmation CUDA ou MPI. Vous pouvez utiliser une boîte à outils munie de Simulink® pour exécuter des simulations multiples d'un modèle en parallèle.

La boîte à outils vous permet d’utiliser toute la puissance de traitement des bureaux multicœurs en exécutant les applications sur les workers (moteurs de calcul MATLAB) qui fonctionnent localement. Sans changer le code, vous pouvez exécuter les mêmes applications sur un cluster d’ordinateurs ou sur une grille (avec MATLAB Distributed Computing Server™). Vous pouvez exécuter vos applications parallèles en mode interactif ou en batch.

Découvrez le calcul parallèle dans les produits MATLAB et Simulink

Apprenez à faire du calcul parallèle sur le cloud avec MATLAB


Fonctionnalités

Programmation d'applications parallèles

Convertissez vos applications pour tirer parti des performances des ordinateurs équipés de processeurs multicœurs et de GPU.

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Utilisation d'algorithmes parallèles intégrés dans les autres produits MathWorks

Distribuez les calculs sur les ressources informatiques disponibles, et accélérez les tâches de simulation ou d'analyse.

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Accélération des applications à tâches parallèles

Accélérez certaines applications en les organisant en tâches indépendantes et en exécutant plusieurs tâches simultanément.

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Accélération des calculs MATLAB avec des GPU

Réalisez des calculs sur des GPU NVIDIA compatibles CUDA directement depuis MATLAB.

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Élargissement vers des clusters, grilles et nuages à l'aide de MATLAB Distributed Computing Server

Exécutez des workers MATLAB localement sur votre ordinateur multicœur pour exécuter des applications parallèles.

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Mise en œuvre d'applications à données parallèles à l'aide de la boîte à outils et de MATLAB Distributed Computing Server

Surmontez les limites de la mémoire de l'ordinateur et résolvez des problèmes impliquant la manipulation de matrices de très grande dimension.

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Exécution d'applications parallèles en modes interactif et batch

Exécutez des applications parallèles en mode interactif et batch.

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Ressources produits

Découvrez-en davantage sur Parallel Computing Toolbox en consultant ces ressources.

Documentation

Consultez notre documentation pour connaître les fonctions et les caractéristiques de Parallel Computing Toolbox, notamment les notes de version et des exemples.

Fonctions

Parcourez la liste des fonctions disponibles de Parallel Computing Toolbox.

Exigences du système

Affichez les spécifications système requises pour la dernière version de Parallel Computing Toolbox.

Articles techniques

Consultez les notes expliquant les avantages techniques de l'utilisation d'Parallel Computing Toolbox.

Communauté et soutien

Trouvez les réponses à vos questions et consultez nos ressources dédiées à la résolution des problèmes.

Extension vers un cluster

Exécutez des programmes MATLAB et des modèles Simulink qui exigent des calculs complexes sur des clusters, nuages et grilles.

Instructions d'installation

Découvrez comment installer et configurer MATLAB Distributed Computing Server.

Tutoriels vidéo

Visionnez des vidéos pour apprendre à utiliser Parallel Computing Toolbox et découvrir un large éventail de sujets.


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