使用 MATLAB 和 Simulink 进行并行仿真

设置和运行并行仿真

使用“多个仿真”面板指定参数值，并通过点击“全部运行”并行运行仿真。这样就无需编写脚本，并且能够立即设置并行仿真。为了更好地进行自定义，您可以创建一个仿真输入对象，并使用 parsim 命令。parsim 命令会自动生成一个并行工作进程池（如果尚未打开一个并行工作进程池）。

通过使用“多个仿真”面板或 parsim 命令，Simulink 可将这些仿真分散在可用的 CPU 资源上执行，这样做可以缩短整体仿真时间。此外，仿真开始后，您可以使用仿真管理器监控进度和查看结果。

将仿真任务转移到远程资源上执行

使用 batchsim 命令可以方便地将仿真任务分散到计算集群上执行。使用 batchsim，您可以将在后台运行的仿真任务转移到本地资源或安装了 MATLAB Parallel Server 的远程硬件上执行。这样，您就可以在批处理作业执行时继续处理其他任务了。

利用 Simulink 中的内置并行功能

为了运行 Simulink 仿真，除了使用“多个仿真”面板、parsim 和 batchsim 函数之外，您还可以使用内置有并行功能的多款 Simulink 产品，其中包括 Reinforcement Learning Toolbox、Simulink Design Optimization、Simulink Test 和 Simulink Coverage。借助这些工具，您可以无缝地并行运行仿真，而无需编写额外的代码。

使用 Simulink 仿真管理器管理多个仿真

使用仿真管理器在单个窗口中同时监控、检查和可视化多个仿真。仿真管理器全面集成了并行仿真函数，这有助于轻松选择和查看单个仿真。此外，您可以动态地可视化仿真数据以分析仿真趋势，还可以直接从仿真管理器界面运行诊断任务和中止仿真。

仿真数据检查器与仿真管理器相集成，支持在仿真数据检查器中检查仿真结果。

在集群和云中执行大量并行仿真

使用 Parallel Computing Toolbox 在本地计算机上执行原型构建和调试以及并行运行仿真。您可以通过 MATLAB Parallel Server 轻松将仿真扩展到集群，并且只需极少量的代码更改即可将其扩展到云。在 Amazon^® Web Services (AWS) 或 Microsoft Azure 等公有云平台中，使用高端云计算资源（如多个 CPU、多个 GPU 或集群）扩展您的 Simulink 仿真。借助 MathWorks Cloud Center，您可以使用 AWS 凭据创建、管理和访问适用于 MATLAB/Simulink 和 MATLAB Parallel Server 的公有云资源。

通过在集群或云中运行仿真，您可以更快地获得有用的信息，并且只需更改集群配置文件即可从桌面访问不同执行环境。