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Parallel Computing Toolbox

Realizar cálculos paralelos en ordenadores multinúcleo, GPU y clústeres de ordenadores

Parallel Computing Toolbox™ le permite resolver problemas informáticos y de datos intensivos utilizando procesadores multinúcleo, GPU y clústeres de computadoras. Las construcciones de alto nivel (bucles for paralelos, tipos de matrices especiales y algoritmos numéricos en paralelo) le permiten escalar aplicaciones MATLAB® sin CUDA® o programación MPI. Parallel Computing Toolbox también le permite usar funciones habilitadas en paralelo en MATLAB y otras cajas de herramientas y ejecutar múltiples simulaciones Simulink® en paralelo. Los programas y modelos se pueden ejecutar tanto en modo interactivo como por lotes.

La caja de herramientas le permite utilizar toda la potencia de procesamiento de los escritorios multinúcleo y habilitados para GPU mediante la ejecución de aplicaciones en subprocesos y workers de procesos (motores computacionales MATLAB) que se ejecutan localmente. Sin cambiar el código, puede ejecutar las mismas aplicaciones en clústeres o nubes (usando MATLAB Parallel Server™). También puede utilizar la caja de herramientas con MATLAB Parallel Server para ejecutar cálculos matriciales que son demasiado grandes para caber en la memoria de una sola máquina.

Comience con Parallel Computing Toolbox

Aprender los aspectos básicos de Parallel Computing Toolbox

Fundamentos de computación paralela

Elija una solución de computación paralela

Bucles for paralelos (parfor)

Utilice procesamiento paralelo ejecutando parfor en workers en un grupo paralelo.

Programación paralela asincrónica

Evaluar funciones en segundo plano usando parfeval

Procesamiento de grandes datos

Analice conjuntos de big data en paralelo utilizando arreglos distribuidos, arreglos altos, almacenes de datos o mapreduce, en clústeres Spark® y Hadoop®

Procesamiento por lotes

Descargar la ejecución de funciones para ejecutarlas en segundo plano.

Computación GPU

Acelere su código ejecutándolo en una GPU

Cúmulos y nubes

Descubra los recursos del clúster y trabaje con perfiles del clúster

Perfil de rendimiento

Mejorar el rendimiento del código paralelo