Parallel Computing Toolbox

Implementieren von datenparallelen Anwendungen mit Hilfe von der Toolbox und dem MATLAB Distributed Computing Server

Verteilte Arrays in der Parallel Computing Toolbox sind spezielle Arrays, die ein Vielfaches der Datenmenge enthalten, die Ihr Desktop Computer an Arbeitsspeicher (RAM) zur Verfügung hat. Verteilte Arrays teilen die Daten auf mehrere MATLAB-Worker-Prozesse auf, die in einem Computer-Cluster ausgeführt werden (mit Hilfe von MATLAB Distributed Computing Server). So können Sie mit verteilten Arrays die Speicherbeschränkungen Ihres Desktop-Computers überwinden und Probleme lösen, die die Handhabung von sehr großen Matrizen erfordern.

Mit mehr als 150 verfügbaren Funktionen zur Arbeit mit verteilten Arrays können Sie mit diesen genauso arbeiten, wie Sie es mit MATLAB-Arrays tun würden, und Sie können auf Workern abgelegte Daten handhaben, ohne dass tiefgreifende MPI-Programmierungstechniken erforderlich wären. Verfügbare Funktionen beinhalten auf ScaLAPACK basierende lineare Algebra-Routinen, wie mldivide, auch bekannt als Backslash-Operator (\), lu und chol sowie Funktionen zur Verschiebung verteilter Daten in und aus MAT-Dateien.

Für eine feinere Kontrolle über Ihr Parallelisierungsschema bietet die Toolbox das Single Program Multiple Data(spmd)-Konstrukt und verschiedene Nachrichtenaustausch-Routinen, die auf einer MPI-Standardbibliothek (MPICH2) basieren. Mit dem spmd-Konstrukt können Sie Teile Ihres Codes kennzeichnen, die dann auf den an der parallelen Berechnung teilnehmenden Workern gleichzeitig ausgeführt werden können. Während der Ausführung des Programms versetzt spmd automatisch die Daten und den beinhalteten Code auf die Worker und bringt die Ergebnisse nach deren Berechnungsende an die MATLAB-Client-Sitzung wieder zurück. Dabei stehen Nachrichtenaustauschfunktionen zum Versenden, Empfangen, Verteilen, Sperren und Prüfen zur Verfügung.

Programmierung mit verteilten Arrays. Mit verteilten Arrays und parallelen Algorithmen können Sie datenparallele MATLAB-Programme mit minimalen Änderungen an Ihrem Code und ohne MPI-Programmierung erstellen.

Programmierung mit verteilten Arrays. Mit verteilten Arrays und parallelen Algorithmen können Sie Daten-Parallele MATLAB-Programme unter minimalen Änderungen an Ihrem Code und ohne MPI-Programmierung erstellen.

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