在多核计算机、GPU 和计算机集群上执行并行计算

利用 Parallel Computing Toolbox™,可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决 计算问题和数据密集型问题。利用并行 for 循环、特殊数组类型和并行化数值算法等高级别构造,可以对 MATLAB® 应用程序进行并行化,而无需进行 CUDA 或 MPI 编程。您可以将该工具箱与 Simulink® 配合使用,并行运行一个模型的多个仿真。

该工具箱通过在本地运行的 worker(MATLAB 计算引擎)上执行应用程序,允许您充分利用多核台式机的处理能力。无需更改代码,即可在计算机集群或网格计算服务上运行同一个应用程序(使用 MATLAB Distributed Computing Server™)。可以采用交互方式或批处理方式运行并行应用程序。

探索 MATLAB 和 Simulink 产品系列对并行计算的支持

学习在 MATLAB 云端进行并行计算


功能

编写并行应用程序

对应用程序进行转换,以发挥配备多核处理器和 GPU 的计算机的优势。

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在其它 MathWorks 产品中使用内置并行算法

跨可用的并行计算资源分布计算,加快分析或仿真任务。

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通过并行任务加速应用程序的执行

通过将应用程序划分成独立的任务并让多个任务同时执行来加快某些应用程序执行的速度。

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使用 GPU 加速 MATLAB 计算

直接从 MATLAB 在启用 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算。

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使用 MATLAB Distributed Computing Server 扩展至集群、网格和云

在您的多核台式机上本地运行 MATLAB worker 以执行您的并行应用程序。

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使用工具箱和 MATLAB Distributed Computing Server 实现数据并行应用程序

克服台式计算机的内存限制,解决需要操作特大矩阵的问题。

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以交互方式和作为批处理作业运行并行应用程序

以交互方式和批处理方式执行并行应用程序。

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产品资源

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文档

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功能

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系统要求

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技术文章

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社区和支持

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扩展到集群

在集群、云和网格上运行计算密集型 MATLAB 程序和 Simulink 模型

安装指南

了解如何安装和配置 MATLAB Distributed Computing Server

互动视频教程

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