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Comience con Parallel Computing Toolbox

Parallel Computing Toolbox™ le permite resolver problemas informáticos y de datos intensivos utilizando procesadores multinúcleo, GPU y clústeres de computadoras. Las construcciones de alto nivel (bucles for paralelos, tipos de matrices especiales y algoritmos numéricos en paralelo) le permiten escalar aplicaciones MATLAB^® sin CUDA^® o programación MPI. Parallel Computing Toolbox también le permite usar funciones habilitadas en paralelo en MATLAB y otras cajas de herramientas y ejecutar múltiples simulaciones Simulink^® en paralelo. Los programas y modelos se pueden ejecutar tanto en modo interactivo como por lotes.

La caja de herramientas le permite utilizar toda la potencia de procesamiento de los escritorios multinúcleo y habilitados para GPU mediante la ejecución de aplicaciones en subprocesos y workers de procesos (motores computacionales MATLAB) que se ejecutan localmente. Sin cambiar el código, puede ejecutar las mismas aplicaciones en clústeres o nubes (usando MATLAB Parallel Server™). También puede utilizar la caja de herramientas con MATLAB Parallel Server para ejecutar cálculos matriciales que son demasiado grandes para caber en la memoria de una sola máquina.

Tutoriales

• What Is Parallel Computing?
  

  Learn about MATLAB and Parallel Computing Toolbox.

• Choose a Parallel Computing Solution
  

  Discover the most important functionalities offered by MATLAB and Parallel Computing Toolbox to solve your parallel computing problem.

• Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support
  

  Take advantage of parallel computing resources without requiring any extra coding.

• Interactively Run Loops in Parallel Using parfor
  

  Convert a for-loop into a scalable parfor-loop.

• Scale Up from Desktop to Cluster
  

  Develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.

• Run Batch Parallel Jobs
  

  Use batch to offload work from your MATLAB session to run in the background.

• Run MATLAB Functions on a GPU
  

  Supply a gpuArray argument to automatically run functions on a GPU.

Acerca de la computación paralela

• Parallel Computing Support in MathWorks Products
  

  Overview of parallel computing with MathWorks^® products.

• Use Parallel Computing Toolbox with Cloud Center Cluster in MATLAB Online
  

  Run parallel code in MATLAB Online™.

Ejemplos destacados

Plot During Parameter Sweep with parfor

Perform a parameter sweep in parallel and plot progress during parallel computations.

• Abrir script en vivo

Use FFT2 on the GPU to Simulate Diffraction Patterns

Uses Parallel Computing Toolbox™ to perform a two-dimensional Fast Fourier Transform (FFT) on a GPU. The two-dimensional Fourier transform is used in optics to calculate far-field diffraction patterns. These diffraction patterns are observed when a monochromatic light source passes through a small aperture, such as in Young's double-slit experiment.

• Abrir script en vivo

Use Distributed Arrays to Solve Systems of Linear Equations with Direct Methods

Solve a system of linear equations of the form $$Ax=b$$ in parallel with a direct method using distributed arrays.

• Abrir script en vivo

Scale Up from Desktop to Cluster

Develop your parallel MATLAB® code on your local machine and scale up to a cluster.

• Abrir script en vivo

Process Big Data in the Cloud

Access a large data set in the cloud and process it in a cloud cluster using MATLAB® capabilities for big data.

• Abrir script en vivo

Train Network in the Cloud Using Automatic Parallel Support

Train a convolutional neural network using MATLAB® automatic support for parallel training.

(Deep Learning Toolbox)

Vídeos

Parallel Computing Toolbox Descripción general
Aumente sus cálculos en paralelo en computadoras multinúcleo, GPU y clústeres

Introducción a la informática GPU con MATLAB
Acelere sus aplicaciones MATLAB con GPU y compatibilidad con GPU integrada