Parallel Computing Toolbox
Cálculo paralelo en equipos multinúcleo, GPU y clusters
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Parallel Computing Toolbox permite resolver problemas que requieren gran cantidad de datos y alta carga computacional utilizando procesadores multinúcleo, GPU y clusters de proceso. Constructos de alto nivel, tales como bucles for paralelos, algoritmos numéricos paralelizados y tipos de arrays especiales, permiten escalar aplicaciones de MATLAB sin necesidad de programación MPI o CUDA. Parallel Computing Toolbox también permite utilizar funciones de cálculo paralelo en MATLAB y otras toolboxes, así como ejecutar múltiples simulaciones de Simulink en paralelo. Los programas y modelos se pueden ejecutar en modo interactivo y por lotes.
Esta toolbox permite utilizar toda la capacidad de procesamiento de equipos multinúcleo y habilitados con GPU, mediante la ejecución de aplicaciones en workers de subproceso y proceso (motores de cálculo de MATLAB) que se ejecutan localmente. Sin necesidad de modificar el código, puede ejecutar las mismas aplicaciones en clusters o nubes, utilizando MATLAB Parallel Server. También puede emplear la toolbox con MATLAB Parallel Server para ejecutar cálculos de matrices demasiado grandes para la capacidad de memoria de un único equipo.
Utilice parfor
y otras funcionalidades para ejecutar subprocesos o procesos paralelos de MATLAB en tareas de barridos de parámetros, optimizaciones y simulaciones Montecarlo. Las funcionalidades del lenguaje de MATLAB con Parallel Computing Toolbox se encargan de controlar recursos, dependencias de archivos y otros detalles, lo que permite a usuarios concentrarse en la tarea de diseño.
Puede utilizar GPU de NVIDIA® sin necesidad de escribir código adicional y concentrarse más en las aplicaciones en lugar del rendimiento. Varias funciones principales de MATLAB, Simulink y algunos productos complementarios, como Deep Learning Toolbox, tienen funciones habilitadas con GPU. También se pueden crear funciones MEX que contengan código CUDA. Utilice múltiples GPU en equipos de escritorio, clusters de proceso y entornos de nube.
Muchas funciones de MATLAB y productos complementarios incluyen soporte automático para cálculo paralelo, y muchas apps ya tienen la funcionalidad habilitada. Parallel Computing Toolbox incluye un extenso lenguaje de cálculo paralelo que abarca modelos de ejecución, desde ejecución de funciones paralelas hasta paralelismo de datos, sin necesidad de recodificar el algoritmo.
Utilice la función parsim
para ejecutar simulaciones en paralelo. Esta función distribuye simulaciones entre varias CPU multinúcleo para reducir el tiempo total de simulación. parsim
también crea grupos paralelos automáticamente, identifica dependencias de archivos y gestiona artefactos de compilación, lo que permite a usuarios concentrarse en la tarea de diseño. Además, puede ejecutar simulaciones en paralelo en modo interactivo y por lotes.
Simulation Manager está integrado con parsim
y se puede emplear para supervisar y visualizar múltiples simulaciones en una misma área. Puede seleccionar una simulación en particular para ver sus especificaciones, así como usar Simulation Data Inspector para examinar los resultados de una simulación. También puede ejecutar tareas de diagnóstico o interrumpir una simulaciones fácilmente.
Además de emplear las funciones parsim
y batchsim
para ejecutar simulaciones de Simulink, existen muchos productos complementarios, como Simulink Design Optimization, Reinforcement Learning Toolbox, Simulink Test y Simulink Coverage, que ofrecen prestaciones de cálculo paralelo para ejecutar simulaciones en paralelo sin necesidad de escribir código.
Acelere análisis y simulaciones utilizando CPU y GPU de alto rendimiento, disponibles en la nube, bajo demanda. Ejecute MATLAB y Simulink directamente en equipos virtuales en el entorno de Amazon Web Services® (AWS) o en Microsoft Azure®.
Desarrolle un prototipo en un equipo de escritorio, y escale a la nube o un cluster de proceso sin necesidad de recodificar. Acceda a diferentes entornos de ejecución desde un equipo de escritorio simplemente cambiando el perfil de cluster.
Ejecute cálculos demasiado grandes para la capacidad de memoria, sin necesidad de recodificar el algoritmo. Utilice las numerosas funciones que se pueden ejecutar automáticamente como cálculos distribuidos cuando se llaman con una entrada de array distribuido. Realice prototipado en un equipo de escritorio y escale a recursos adicionales con MATLAB Parallel Server para realizar una ejecución a gran escala.
“Utilizamos Parallel Computing Toolbox con MATLAB Parallel Server para distribuir la tarea en un cluster de 56 procesadores. Esto nos permitió identificar rápidamente una configuración de red neuronal óptima con MATLAB y Deep Learning Toolbox, entrenar la red con datos de trasplantes, y ejecutar simulaciones para analizar factores de riesgo y tasas de supervivencia”.
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Es posible que su centro educativo ya ofrezca acceso a MATLAB, Simulink y otros productos complementarios mediante una infraestructura Campus-Wide License.