Parallel Computing Toolbox
在多核计算机、GPU 和计算机集群上执行并行计算
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
Parallel Computing Toolbox 快速入门
Parallel Computing Toolbox 基础知识学习
并行计算基础
选择并行计算解决方案
并行 for 循环 (parfor)
通过在并行池中的工作进程上运行 parfor
来使用并行处理
异步并行编程
使用 parfeval
在后台计算函数
大数据处理
使用分布式数组、tall 数组、数据存储或 mapreduce
在 Spark® 和 Hadoop® 集群上并行分析大数据集
批处理
将函数执行卸载到后台运行
GPU 计算
通过在 GPU 上运行代码来加快其执行速度
集群和云
发现集群资源并使用集群配置文件
性能探查
提高并行代码的性能