Aceleración y Paralelización de código MATLAB

Este curso de dos días cubre diferentes técnicas para la aceleración de código MATLAB^®. Se muestra como identificar y eliminar cuellos de botella utilizando técnicas como reserva de memoria y vectorización. Además, aprenderá a compilar código MATLAB en ficheros MEX usando MATLAB Coder™. También aprenderá a aprovechar los múltiples núcleos de su ordenador mediante bucles for paralelizados con Parallel Computing Toolbox™, y llevarlo a múltiples ordenadores usando MATLAB Parallel Server™. Todos estos conceptos se explorarán durante el curso. Si trabaja con simulaciones que consumen un gran tiempo de ejecución, se beneficiará de las demostraciones prácticas y de los ejercicios. Temas incluidos:

Mejora del rendimiento con MATLAB
Generación de ficheros MEX
Cálculo paralelo
Descarga de ejecuciones
Trabajar con clusters
Cálculos en GPU

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Prerrequisitos

Fundamentos de MATLAB, o experiencia equivalente utilizando MATLAB

Día 1 de 2
Mejora del rendimiento	Objetivo: Analizar el rendimiento del código y utilizar técnicas de aceleración de MATLAB. Identificación de cuellos de botella Reserva de memoria para arrays Operaciones de vectorización Reescritura de algoritmos
Generación de ficheros MEX	Objetivo: Compilar ficheros con código MATLAB para mejorar el rendimiento. Introducción a MATLAB Coder y su flujo de trabajo Generación y verificación de ficheros MEX Ejecución de funciones no soportadas Ajuste de configuración para la generación de ficheros MEX
Cálculo paralelo	Objetivo: Ejecución de código paralelo para aprovechar múltiples núcleos. Apertura de procesos adicionales de MATLAB Ejecución bucles for paralelos Medición de la aceleración Procesado de múltiples ficheros en paralelo

Día 2 de 2
Bucles for paralelos	Objetivo: Explorar bucles for paralelos en detalle y aplicar técnicas para convertir bucles for en bucles for paralelos. Requisitos para bucles for paralelizados Paralelización de bucles for Recuperación de resultados intermedios
Descarga de ejecuciones	Objetivo: Descarga de ejecuciones a otros procesos MATLAB para al mismo tiempo poder utilizar MATLAB en otras tareas. Esto también es la preparación para poder trabajar con clusters. Procesamiento en batch Creación de jobs en batch Recuperación de resultados Uso de Job Monitor
Trabajar con clusters	Objetivo: Acelerar cálculos y realizar largas simulaciones utilizando múltiples ordenadores. Clusters locales y remotos Licenciamiento dinámico Búsqueda de clusters y conexión Consideraciones del acceso a ficheros
Cálculos en GPU	Objetivo: Ejecutar código MATLAB en la tarjeta gráfica (GPU) como otra opción para acelerar cálculos. Introducción a la arquitectura y procesado de GPU Aplicaciones compatibles para el procesado en GPU Llamada de funciones MATLAB desde GPU Generación de ficheros CUDA^® MEX utilizando GPU Coder™ Utilización de código CUDA ya existente

Garantizado

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