Aceleración y Paralelización de código MATLAB

Día 1 de 2

Aumento del rendimiento

Objetivo: Analice el rendimiento del código y utilice técnicas de aceleración en MATLAB.

• Identificar cuellos de botella
• Preasignar arreglos
• Vectorizar operaciones de varias maneras
• Reescribir algoritmos

Generación de archivos MEX

Objetivo: Genere archivos de código compilados a partir del código de MATLAB para aumentar el rendimiento.

• Visión general y flujo de trabajo de MATLAB Coder
• Generar y verificar archivos MEX
• Llamar a funciones no compatibles
• Ajustar la configuración para la generación de archivos MEX

Paralelización de cálculos

Objetivo: Paralelice la ejecución del código para aprovechar varios núcleos.

• Abrir otros procesos de MATLAB
• Ejecutar bucles for paralelos
• Medir la aceleración
• Procesar varios archivos en paralelo

Día 2 de 2

Bucles for paralelos

Objetivo: Explore los bucles for paralelos con más detalle y aplique técnicas para convertir los bucles for en bucles parfor.

• Requisitos de los bucles for paralelos
• Paralelizar bucles for
• Recuperar resultados intermedios

Descargar ejecuciones

Objetivo: Descargue cálculos en otro proceso de MATLAB para liberar y usar MATLAB con otras tareas mientras tanto. Este también es un paso de preparación para trabajar con clusters.

• Procesar en lote
• Crear trabajos por lotes
• Recuperar resultados
• Usar el monitor de trabajo

Trabajo con clusters

Objetivo: Acelere los cálculos y realice simulaciones más extensas usando varios ordenadores.

• Clusters locales y remotos
• Licencias dinámicas
• Descubrimiento y conexión de clusters
• Consideraciones sobre el acceso a archivos

Cálculo por GPU

Objetivo: Ejecute código de MATLAB en la tarjeta gráfica (GPU) del ordenador como otra forma de acelerar los cálculos.

• Visión general del procesamiento y la arquitectura de GPU
• Aplicaciones adecuadas para el procesamiento de GPU
• Invocar funciones de MATLAB en GPU
• Generar archivos MEX de CUDA^® con GPU Coder™
• Usar código CUDA preexistente