选择并行计算解决方案 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国

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选择并行计算解决方案

使用 MATLAB^®、Parallel Computing Toolbox™ 和 MATLAB Parallel Server™ 的功能更快地处理您的数据或扩大您的大数据计算。

问题	解决方案	必需产品	更多信息
您想更快地进程数据吗？	探查您的代码。	MATLAB	探查您的代码以改善性能
	将您的代码向量化。	MATLAB	向量化
	在 MathWorks 产品中使用自动并行计算支持。	MATLAB Parallel Computing Toolbox	使用自动并行支持运行 MATLAB 函数
	如果您有 GPU，请尝试 `gpuArray`。	MATLAB Parallel Computing Toolbox	在 GPU 上运行 MATLAB 函数
	使用 `parfor`。	MATLAB Parallel Computing Toolbox	使用 parfor 以并行方式并行运行循环
您想加快仿真速度吗？	使用 `parsim`。	Simulink^® Parallel Computing Toolbox	Running Multiple Simulations (Simulink)
您是否正在寻找其他方法来加快处理速度？	尝试 `parfeval`。	MATLAB Parallel Computing Toolbox	使用 parfeval 在后台计算函数
您是否正在寻找其他方法来加快处理速度？	尝试 `spmd`。	MATLAB Parallel Computing Toolbox	在多个数据集上运行单个程序
您想扩大您的大数据计算吗？	要处理具有任意行数的内存不足数据，请使用 tall 数组。此工作流非常适合数据分析和机器学习。	MATLAB	使用 Tall 数组和数据存储的大数据工作流
	在本地机器上并行使用 tall 数组。	MATLAB Parallel Computing Toolbox	在并行池上使用 Tall 数组
	在您的集群上并行使用 tall 数组。	MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server	在 Spark 集群上使用 Tall 数组
	如果您的数据在多个维度上都很大，请改用 `distributed`。该工作流非常适合线性代数问题。	MATLAB Parallel Computing Toolbox MATLAB Parallel Server	使用分布式数组运行 MATLAB 函数
您想卸载到集群吗？	使用 `batch` 在集群和云上运行您的代码。	MATLAB Parallel Server	运行批量并行作业
您想卸载到集群吗？	使用 `batchsim` 在集群和云上运行仿真。	Simulink MATLAB Parallel Server	Running Multiple Simulations (Simulink)

Flowchart for choosing a parallel solution. Information in the flowchart is described in the table above.

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