Параллельные вычисления
Выполнение крупномасштабных задач моделирования и обработки данных, сопровождающих конструкторскую и научную деятельность, например, математическое моделирование, разработка алгоритмов и испытания, отнимают много времени или требуют большого объема компьютерной памяти.
Эти операции можно выполнять намного быстрее благодаря преимуществам высокопроизводительных вычислительных ресурсов: многоядерных компьютеров, компьютерных кластеров, сетей и облачных сред.
Продукты компании MathWorks для параллельных вычислений облегчают использование этих ресурсов благодаря MATLAB® и Simulink®, избавляя от необходимости вносить значительные изменения в вычислительную среду и существующие рабочие процессы.
Использование продуктов для параллельных вычислений обеспечивает:
- Упрощение процесса программирования
- Одновременный запуск приложения на нескольких высокопроизводительных вычислительных ресурсах
- Программирование и параллельное кодирование в интерактивном или пакетном режиме
Закажите бесплатный интерактивный комплект материалов по параллельным вычислениям (материалы на английском языке)
Связанные продукты:
MATLAB Distributed Computing Server
Parallel Computing Toolbox
Продукты для параллельных вычислений MathWorks позволяют использовать все ресурсы современных высокопроизводительных процессоров. Пользователь может ускорять выполнение многократных вычислений и обрабатывать большие объемы данных, распределяя трудоемкие задачи по вычислительным мощностям: таким как персональный многоядерный компьютер, оборудованный графическим процессором, или большие профессиональные кластеры и серверы облачных вычислений.
Использование вычислительных ресурсов при минимальной модификации программ
Встроенные в продукты MathWorks возможности параллельных вычислений позволяют использовать преимущества многопроцессорных систем без трудоемкого программирования. Более того: программные обеспечивающие параллельные вычисления конструкции Parallel Computing Toolbox ™ (циклы for, распределенные массивы, функции с поддержкой вычислений на графических процессорах) помогают превратить обычные приложения MATLAB в приложения, использующие параллельные вычисления.
Переход к кластерам, гридам и облачному вычислению без модификации программ
Приложения MATLAB, использующие возможности параллельных вычислений, могут выполняться без изменений на различных вычислительных мощностях. Для реализации параллельных вычислений на многоядерном персональном компьютере пригодится Parallel Computing Toolbox. Если необходимо использовать более высокую вычислительную мощность, имеет смысл использовать кластер, грид или облачные вычисления - для этих целей служит MATLAB Distributed Server ™.
Оптимизация скорости моделирования в Simulink
Одновременное выполнение нескольких моделей
При синтезе и анализе систем часто приходится выполнять модели Simulink с разными конфигурациями и рабочими условиями для проверки и улучшения разработки. Продукты для параллельных вычислений MathWorks позволяют выполнять действия итеративной природы (например, моделирование по методу Монте-Карло и оптимизацию), распределяя работу между несколькими ядрами, процессорами настольного компьютера или кластера.
Встроенные возможности параллельных вычислений во многих продуктах компании MathWorks позволяют воспользоваться преимуществами параллельных вычислений практически без программирования.
Параллельная генерация кода из моделей со ссылками
Simulink позволяет создавать модели, элементы которых представлены отдельными моделями, на которые создаются ссылки. Генерация кода из таких моделей может занимать довольно много времени. Инструменты Parallel Computing Toolbox на многоядерных персональных компьютерах и MATLAB Distributed Computing Server на кластере позволяют существенно ускорить генерацию кода из моделей Simulink, содержащих большую иерархию ссылок на другие модели. Эту особенность можно использовать для сокращения времени обновления блок-схем при выполнении модели в ускоренном режиме (accelerated mode), при генерации C/C++ кода для его последующего развертывания на цифровых сигнальных процессорах или микроконтроллерах.
Работа с продуктами для параллельных вычислений
Использование высокопроизводительных вычислительных ресурсов
Продукты для параллельных вычислений компании MathWorks позволяют пользователям решать масштабные задачи в среде MATLAB и Simulink благодаря инструментам высокого уровня. После короткой подготовки разработчики смогут воспользоваться всеми преимуществами высокопроизводительных вычислительных ресурсов в уже знакомой рабочей среде.
Использование продуктов в существующей среде вычислений
Продукты для параллельных вычислений компании MathWorks поддерживают доступные на рынке менеджеры ресурсов (или планировщики), например Windows ® HPC Server, Windows Compute Cluster Server, Platform LSF ®, PBS, и TORQUE. Кроме того, продукты для параллельных вычислений снабжены интерфейсом прикладного программирования (API) и примерами скриптов для интеграции других планировщиков, таких как SGE, Grid MP ™, DataSynapse.
Средства для выполнения параллельных вычислений поддерживают большинство платформ, на которых построены кластеры общего назначения (Linux ®, Windows и Mac ®) и не требуют специального оборудования. Продукты могут работать совместно с другими приложениями в имеющейся среде. Это позволяет снизить нагрузку на персонал, ответственный за управление и настройку программного обеспечения.
Оптимизация расходов с помощью эффективного лицензирования
Для прототипирования и проверки своих приложений пользователи могут использовать лицензию Parallel Computing Toolbox, распределяя, таким образом задачи между восемью независимыми вычислительными единицами (ядрами или одноядерными процессорами персонального компьютера). При этом общие ресурсы кластера будут доступны другим пользователям. MATLAB Distributed Computing Server работает на кластере и дает возможность использовать более серьезные вычислительные мощности.
Экономически эффективная "плавающая" лицензия для серверов упрощает управление программным обеспечением кластера. В соответствии с этой схемой нужна лишь одна лицензия MATLAB Distributed Computing Server для кластера. При этом многие пользователи, работающие с различными продуктами компании MathWorks, получают доступ к серверу без дополнительных индивидуальных лицензий, которые нужно было бы устанавливать на кластер.
Видео-демонстрации:
Вычисления на GPU с помощью MATLAB
Начало работы с MATLAB
Краткий обзор рабочей среды
Программирование в среде MATLAB
