MATLAB Parallel Server

 

MATLAB Parallel Server

Cálculos de MATLAB y Simulink en clusters y nubes

Más información:

Escriba el código una vez y utilícelo en diversos entornos

Prototipe y depure aplicaciones en el equipo de escritorio con Parallel Computing Toolbox™ y escálelas con facilidad a clusters o nubes sin necesidad de recodificación. Lleve a cabo el desarrollo de forma interactiva y pase a producción mediante flujos de trabajo por lotes.

Ejecución en varios equipos sin cambios en los algoritmos

Desarrolle un prototipo en su equipo de escritorio y escale a un cluster de cálculo sin volver a escribir el código. Acceda a diferentes entornos de ejecución desde su equipo de escritorio con solo cambiar el perfil de cluster.

Ejecute iteraciones en paralelo y obtenga resultados con más rapidez.

Acceso a CPUs y GPUs en recursos centralizados

Saque partido del hardware de alta gama del cluster de su organización sin abandonar el entorno de escritorio de MATLAB.

Adición de perfiles de cluster a MATLAB para permitir el acceso a los recursos disponibles en el cluster. 

Escalado de cálculos

Ejecute aplicaciones de MATLAB y modelos de Simulink de alta carga computacional en nubes y clusters de cálculo. MATLAB Parallel Server admite procesamiento por lotes, aplicaciones paralelas, cálculo en GPUs y memoria distribuida.

Gestión automatizada de múltiples simulaciones de Simulink

Configure fácilmente múltiples ejecuciones y barridos de parámetros, gestione las dependencias del modelo, cree carpetas y transfiera las variables del espacio de trabajo de base a procesos del cluster. Utilice la interfaz de usuario de Simulation Manager para visualizar y gestionar múltiples ejecuciones de los modelos de Simulink en un cluster.

Supervisión de varias simulaciones en una ventana.

Procesamiento de big data desde Windows, Mac o Linux

Utilice la misma analítica de MATLAB con volúmenes de datos pequeños o grandes. Desde el escritorio de Windows®, Mac® o Linux®, es posible procesar big data en clusters Hadoop® con Spark™ o en clusters tradicionales con sistemas de archivos estándar.

Utilice tall arrays y almacenes de datos para analizar grandes conjuntos de datos.

Superación de las barreras de memoria

Ejecute cálculos que no caben en la memoria de un único equipo sin necesidad de volver a escribir el código de su algoritmo ni utilizar una arquitectura de memoria compartida.

Los arrays distribuidos permiten ejecutar cálculos con datos que son demasiado grandes para la memoria de un único ordenador.

Gestión de clusters de cualquier tamaño con una única licencia

Los usuarios finales obtienen automáticamente una licencia en el cluster para los productos que utilizan en su equipo de escritorio. El cluster solo requiere una licencia de MATLAB Parallel Server.

Uso de sus toolboxes de escritorio en el cluster

La única licencia necesaria en el cluster es la de MATLAB Parallel Server. Las licencias dinámicas permiten un perfil de licencias de escritorio específico para cada usuario del cluster. 

Ejecute todos sus productos de escritorio con licencia en el cluster únicamente con la licencia de MATLAB Parallel Server.

Utilización del hardware y la infraestructura existentes

Cree un cluster a partir de algunos equipos dedicados y gestione los trabajos con MATLAB Job Scheduler, o bien realice la integración con su cluster existente y gestione los trabajos con un planificador de terceros. Los usuarios pueden gestionar sus trabajos sin salir de MATLAB.

Ejecución en CPUs y GPUs en varios nodos de cálculo.

Escalado de aplicaciones a la nube

Lleve a cabo la integración con nubes públicas y privadas. Acceda a hardware más especializado y potente mediante la nube. Use las opciones preconfiguradas de MathWorks y los proveedores de alojamiento de MathWorks, o bien cree la infraestructura usted mismo.  

Existen diversas opciones para escalar el cálculo paralelo a clusters en la nube.

Ver MATLAB Parallel Server en acción