Parallel Computing Toolbox 快速入门
通过 Parallel Computing Toolbox™,您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群解决计算密集型和数据密集型问题。利用并行 for 循环、特殊数组类型和并行化数值算法等高级构造,您无需进行 CUDA® 或 MPI 编程即可扩展 MATLAB® 应用程序。通过 Parallel Computing Toolbox,您还可以使用 MATLAB 和其他工具箱中支持并行功能的函数,并行运行多个 Simulink® 仿真。程序和模型可以交互模式和批处理模式运行
借助该工具箱,您可以通过在本地运行的线程和进程工作进程(MATLAB 计算引擎)上执行应用程序来充分利用多核和支持 GPU 的桌面的处理能力。您无需更改代码,即可在集群或云上运行相同的应用程序(使用 MATLAB Parallel Server™)。您还可以使用包含 MATLAB Parallel Server 的工具箱来执行一台机器内存无法容纳的大型矩阵计算
教程
- 什么是并行计算?
了解 MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox。
- 选择并行计算解决方案
发现 MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox 提供的最重要的功能来解决您的并行计算问题。
- 使用自动并行支持运行 MATLAB 函数
利用并行计算资源,无需任何额外的编码。
- 使用 parfor 以并行方式并行运行循环
将
for
循环转换为可扩展的parfor
循环。 - 从桌面扩展到集群
在本地机器上开发并行 MATLAB® 代码并扩展到集群。
- 运行批量并行作业
使用批处理从您的 MATLAB 会话卸载工作并在后台运行。
- 在 GPU 上运行 MATLAB 函数
提供
gpuArray
参量以在 GPU 上自动运行函数。
关于并行计算
- MathWorks 产品中的并行计算支持
使用 MathWorks 产品进行并行计算的概述。
- 在 MATLAB Online 中将 Parallel Computing Toolbox 与 Cloud Center Cluster 结合使用
在 MATLAB Online™ 中运行并行代码。
精选示例
视频
Parallel Computing Toolbox 概述
在多核计算机、GPU 和集群上并行扩展计算
使用 MATLAB 进行 GPU 计算简介
使用 GPU 和内置 GPU 支持加速您的 MATLAB 应用程序