マルチコアプロセッサ，gpu，計算クラスタ，を使用して，計算量やデ，タ量の多い問題を求解します。以下を行うことができます。
- すべての計算リソ，スの活用
- 高度な構造を使用したmatlab®アプリケ，ションの並列化
- Matlabから直接英伟达®GPUを使用
- 複数の动态仿真模块®シミュレ，ションの並列実行
- デスクトップ上でのプロトタ@ @ピング，およびクラスタ，とクラウドへのスケ，リング
“并行计算工具箱を使用して4行のコードを追加し,タスク管理の簡単なスクリプトを記述しました。これにより，数か月かかっていたシミュレ，ションが数日で実行できるようになりました。MathWorksの並列計算ツールにより、技術の習得に時間をかけることなく、大規模なクラスターの計算能力を活かせるようになりました。」
Diglio Simoni, RTI报道
MATLABおよびSimulinkによる並列計算の使用
CPUおよびgpuでのデスクトップの並列計算
并行计算工具箱™は,ローカルのマルチコアプロセッサとGPUを制御して作業を高速化します。高水準の構造により，cuda®やMPIのプログラミングを使用せずにMATLABアプリケーションを並列化し,複数の仿真软件シミュレーションを並列実行します。一部のMATLABおよび仿真软件製品では,フラグの設定や基本設定によって計算リソースを活用できます。マルチコアデスクトップの処理能力を十分に活用するには,并行计算工具箱を使用して,ローカルで実行されるワーカー(MATLAB計算エンジン)上でアプリケーションを実行します。デスクトップ上でアプリケーションやシミュレーションをプロトタイピングし,MATLAB并行服务器™を使用して,コードを書き直すことなくクラスターやクラウドにスケーリングします。
クラスタやクラウドでのMATLABとSimulinkのスケリング
MATLAB并行服务器では,MATLABプログラムや仿真软件シミュレーションをクラスターやクラウドにスケーリングできます。并行计算工具箱を使用して、デスクトップ上でプログラムやシミュレーションの開発およびプロトタイピングを行い、コードを書き直すことなくクラスターやクラウド上で実行できます。MATLAB Parallel Server は、MATLAB Parallel Server に付属する MATLAB 最適化スケジューラまたは独自のスケジューラを使用して、クラスター上でスケジュールされたアプリケーションとしてプログラムやシミュレーションを実行します。
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