Parallel Computing Toolbox

Cálculos paralelos en equipos multinúcleo, GPUs y clusters

Parallel Computing Toolbox™ permite resolver problemas con un uso intensivo de cálculos y datos mediante procesadores multinúcleo, GPUs y clusters de ordenadores. Las construcciones de alto nivel como for-loops paralelos, tipos especiales de arrays y algoritmos numéricos paralelizados permiten paralelizar las aplicaciones MATLAB® sin necesidad de programación MPI o CUDA. La toolbox permite usar funciones compatibles con el cálculo paralelo en MATLAB y otras toolboxes. Se puede emplear la toolbox con Simulink® para ejecutar varias simulaciones de un modelo en paralelo. Los programas y los modelos se pueden ejecutar en modo interactivo y por lotes.

La toolbox permite hacer uso de toda la potencia de procesamiento de los equipos multinúcleo gracias a la ejecución de aplicaciones en workers (motores de cálculo de MATLAB), que se ejecutan localmente. Sin modificar el código, es posible ejecutar las mismas aplicaciones en clusters o nubes (mediante MATLAB Parallel Server™). También puede utilizar la toolbox con MATLAB Parallel Server para ejecutar cálculos matriciales que no caben en la memoria de un único equipo.

Escalado de aplicaciones MATLAB

Parallel Computing Toolbox permite que sus aplicaciones hagan uso de ordenadores equipados con procesadores multinúcleo y GPUs.

Aceleración de MATLAB con equipos multinúcleo

Utilice for-loops paralelos (parfor) a fin de ejecutar iteraciones independientes en paralelo o en CPUs multinúcleo para problemas como barridos de parámetros, optimizaciones y simulaciones Monte Carlo. parfor automatiza la creación de grupos paralelos y gestiona las dependencias de archivos, de forma que podrá concentrarse en su trabajo. Diversas funciones clave de varios productos de MATLAB y Simulink tienen funciones que admiten el cálculo paralelo. Con Parallel Computing Toolbox, estas funciones pueden distribuir los cálculos entre los recursos de cálculo paralelo disponibles. Es posible ejecutar aplicaciones paralelas de forma interactiva y por lotes.

Utilice Parallel Computing Toolbox para acelerar MATLAB y Simulink con recursos adicionales de CPUs y GPUs.

Aceleración de MATLAB con GPUs

Parallel Computing Toolbox permite usar GPUs NVIDIA® directamente desde MATLAB mediante GPUArray. Más de 500 funciones de MATLAB se ejecutan automáticamente en GPUs NVIDIA, incluidas fft, operaciones element-wise y diversas operaciones de álgebra lineal como lu y mldivide, que también se conoce como el operador de barra inversa (\). Varias funciones clave de distintos productos de MATLAB y Simulink, como Deep Learning Toolbox, tienen funciones compatibles con GPUs. Se pueden utilizar GPUs sin tener que escribir código adicional, de manera que podrá centrarse en sus aplicaciones en lugar de en ajustar el rendimiento. Los desarrolladores avanzados pueden llamar a su propio código CUDA directamente desde MATLAB. Cabe la posibilidad de utilizar varias GPUs en equipos de escritorio, en clusters de cálculo y en entornos de nube.

Utilice GPUArray y funciones de MATLAB compatibles con GPUs para contribuir a acelerar las operaciones de MATLAB sin necesidad de programación CUDA de bajo nivel.

Procesamiento de big data

Parallel Computing Toolbox amplía las capacidades de arrays tall y mapreduce integradas en MATLAB para que resulte posible la ejecución en workers locales a fin de mejorar el rendimiento. Posteriormente, puede migrar los arrays tall y mapreduce a recursos adicionales con MATLAB Parallel Server en clusters tradicionales o clusters Apache Spark™ y Hadoop®. También es posible prototipar arrays distribuidos en el equipo de sobremesa y, después, realizar la migración a recursos adicionales con MATLAB Parallel Server.

Analice conjuntos de big data en paralelo mediante arrays tall de MATLAB.

Aceleración de simulaciones de Simulink

Con Parallel Computing Toolbox es posible ejecutar con facilidad muchas simulaciones de Simulink al mismo tiempo en diversos núcleos de CPU. Ejecute de forma fácil el mismo modelo con entradas o configuración de parámetros diferentes en análisis Monte Carlo, barridos de parámetros, pruebas de modelos, diseño de experimentos y optimización de modelos.

Ejecución de varias simulaciones en paralelo

Utilice la función parsim para ejecutar sus simulaciones en paralelo. Esta función distribuye varias simulaciones entre CPUs multinúcleo para reducir el tiempo total de simulación. parsim también automatiza la creación de grupos paralelos, identifica las dependencias de archivos y gestiona artefactos de compilación, de forma que podrá centrarse en su trabajo de diseño. Es posible ejecutar aplicaciones paralelas de forma interactiva o por lotes.

Utilice la función parsim para ejecutar varias simulaciones en paralelo.

Simulation Manager

Simulation Manager está integrado con parsim y se puede emplear para supervisar y visualizar varias simulaciones en una ventana. Puede seleccionar una simulación individual y ver sus especificaciones, así como usar Simulation Data Inspector para examinar los resultados de la simulación. También se pueden ejecutar tareas de diagnóstico o abortar simulaciones de forma sencilla.

Supervisión de varias simulaciones en una ventana con Simulation Manager.

Empleo de la funcionalidad de Simulink compatible con el cálculo paralelo

Además de usar las funciones parsim y batchsim para ejecutar simulaciones de Simulink, existen diversos productos de Simulink, incluidos Simulink Design Optimization™, Reinforcement Learning Toolbox™, Simulink Test™ y Simulink Coverage™, que proporcionan capacidades de cálculo paralelo, de manera que es posible ejecutar simulaciones en paralelo sin necesidad de escribir código.

Es posible habilitar las simulaciones paralelas mediante el establecimiento de un indicador o una preferencia.

Cálculo paralelo en clusters y nubes

Prototipe y depure aplicaciones en el equipo de escritorio o virtual y lleve a cabo con facilidad la migración a clusters o nubes sin necesidad de volver a escribir código. Lleve a cabo el desarrollo de forma interactiva y pase a producción mediante flujos de trabajo por lotes.

Ejecución de MATLAB Desktop en nubes públicas y privadas

Acelere los análisis y las simulaciones gracias a varios equipos con GPUs y CPUs de alto rendimiento bajo demanda. Ejecute MATLAB y Simulink directamente en equipos virtuales en el entorno de Amazon Web Services® (AWS) o en Microsoft Azure®.

También puede acelerar sus aplicaciones de deep learning mediante el entrenamiento de redes neuronales con MATLAB Deep Learning Container en NVIDIA GPU Cloud o en NVIDIA DGX.

Ejecute MATLAB y Simulink directamente en instancias EC2 en el entorno de Amazon Web Services (AWS).

Migración a clusters con MATLAB Parallel Server

Desarrolle un prototipo en su equipo de escritorio y lleve a cabo la migración a un cluster de cálculo o a nubes sin necesidad de volver a escribir código. Acceda a diferentes entornos de ejecución desde su equipo de escritorio con solo cambiar el perfil de cluster. 

Migre con facilidad sus aplicaciones mediante recursos adicionales de cluster y nube sin necesidad de modificar el código

Parallel Computing Toolbox en acción

Funcionalidades más recientes

Funcionalidad de GPU mejorada para Sparse

Uso de funciones de gpuArray nuevas y mejoradas, como sparse diag, sparse trace, etc.

Compatibilidad con NVIDIA CUDA Toolkit 10.1

Actualización a NVIDIA CUDA Toolkit 10.1.

Carga de datos de gpuArray en CPU

Carga de datos de gpuArray en CPU cuando no hay una GPU presente.

Funcionalidad de arrays distribuidos

Uso de funcionalidad de arrays distribuidos nueva y mejorada, como decomposition, mink, maxk, topkrows, etc.

Documentación de trabajos por lotes

Exploración de flujos de trabajo por lotes con nuevos ejemplos como Run Batch Job y Access Files from Workers.

Rendimiento de programadores de trabajos comunes

Rendimiento mejorado en la creación de tareas vectorizadas para programadores locales y de terceros.

Mejora en mexcuda

Compilación de funciones mexcuda sin instalar el kit de herramientas de CUDA.

Consulte las notas de la versión para obtener detalles sobre estas características y las funciones correspondientes.

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