MATLAB Parallel Server

Cálculos de MATLAB y Simulink en clusters y nubes

MATLAB Parallel Server™ permite escalar los programas de MATLAB® y los modelos de Simulink® a clusters y nubes. Puede prototipar sus programas y simulaciones en el equipo de escritorio y, después, ejecutarlos en clusters y nubes sin necesidad de recodificación. MATLAB Parallel Server soporta trabajos por lotes, cálculos en paralelo interactivos y cálculos distribuidos con matrices de gran tamaño.

MATLAB Parallel Server gestiona todas las licencias en relación con el cluster. Su perfil de licencia de escritorio se habilita de forma dinámica en el cluster, de manera que no es necesario suministrar licencias de MATLAB para el cluster. El modelo de licencias incluye características para permitir el escalado sin límites.

MATLAB Parallel Server ejecuta sus programas y simulaciones como aplicaciones planificadas en el cluster. Puede utilizar el planificador optimizado de MATLAB que se proporciona con MATLAB Parallel Server o su propio planificador. Un marco de complementos permite la comunicación directa con clientes de envío de planificadores de cluster de uso habitual.

Antes de la versión 2019a, MATLAB Parallel Server se denominaba MATLAB Distributed Computing Server.

Comience:

Escriba el código una vez y utilícelo en diversos entornos

Prototipe y depure aplicaciones en el equipo de escritorio con Parallel Computing Toolbox™ y escálelas con facilidad a clusters o nubes sin necesidad de recodificación. Lleve a cabo el desarrollo de forma interactiva y pase a producción mediante flujos de trabajo por lotes.

Ejecución en varios equipos sin cambios en los algoritmos

Desarrolle un prototipo en su equipo de escritorio y escale a un cluster de cálculo sin volver a escribir el código. Acceda a diferentes entornos de ejecución desde su equipo de escritorio con solo cambiar el perfil de cluster.

Ejecute iteraciones en paralelo y obtenga resultados con más rapidez.

Acceso a CPUs y GPUs en recursos centralizados

Saque partido del hardware de alta gama del cluster de su organización sin abandonar el entorno de escritorio de MATLAB.

Adición de perfiles de cluster a MATLAB para permitir el acceso a los recursos disponibles en el cluster. 

Escalado de cálculos

Ejecute aplicaciones de MATLAB y modelos de Simulink de alta carga computacional en nubes y clusters de cálculo. MATLAB Parallel Server admite procesamiento por lotes, aplicaciones paralelas, cálculo en GPUs y memoria distribuida.

Gestión automatizada de múltiples simulaciones de Simulink

Configure fácilmente múltiples ejecuciones y barridos de parámetros, gestione las dependencias del modelo, cree carpetas y transfiera las variables del espacio de trabajo de base a procesos del cluster. Utilice la interfaz de usuario de Simulation Manager para visualizar y gestionar múltiples ejecuciones de los modelos de Simulink en un cluster.

Supervisión de varias simulaciones en una ventana.

Procesamiento de big data desde Windows, Mac o Linux

Utilice la misma analítica de MATLAB con volúmenes de datos pequeños o grandes. Desde el escritorio de Windows®, Mac® o Linux®, es posible procesar big data en clusters Hadoop® con Spark™ o en clusters tradicionales con sistemas de archivos estándar.

Utilice tall arrays y almacenes de datos para analizar grandes conjuntos de datos.

Superación de las barreras de memoria

Ejecute cálculos que no caben en la memoria de un único equipo sin necesidad de volver a escribir el código de su algoritmo ni utilizar una arquitectura de memoria compartida.

Los arrays distribuidos permiten ejecutar cálculos con datos que son demasiado grandes para la memoria de un único ordenador.

Gestión de clusters de cualquier tamaño con una única licencia

Los usuarios finales obtienen automáticamente una licencia en el cluster para los productos que utilizan en su equipo de escritorio. El cluster solo requiere una licencia de MATLAB Parallel Server.

Uso de sus toolboxes de escritorio en el cluster

La única licencia necesaria en el cluster es la de MATLAB Parallel Server. Las licencias dinámicas permiten un perfil de licencias de escritorio específico para cada usuario del cluster. 

Ejecute todos sus productos de escritorio con licencia en el cluster únicamente con la licencia de MATLAB Parallel Server.

Utilización del hardware y la infraestructura existentes

Cree un cluster a partir de algunos equipos dedicados y gestione los trabajos con MATLAB Job Scheduler, o bien realice la integración con su cluster existente y gestione los trabajos con un planificador de terceros. Los usuarios pueden gestionar sus trabajos sin salir de MATLAB.

Ejecución en CPUs y GPUs en varios nodos de cálculo.

Escalado de aplicaciones a la nube

Lleve a cabo la integración con nubes públicas y privadas. Acceda a hardware más especializado y potente mediante la nube. Use las opciones preconfiguradas de MathWorks y los proveedores de alojamiento de MathWorks, o bien cree la infraestructura usted mismo.  

Existen diversas opciones para escalar el cálculo paralelo a clusters en la nube.

Ver MATLAB Parallel Server en acción

Funcionalidades más recientes

Creación de perfiles paralelos

descubra consejos y técnicas para crear perfiles de código paralelo en la nueva documentación

AdditionalProperties para planificadores de terceros

aprenda a personalizar el comportamiento de los scripts de los complementos de muestra con la nueva documentación

Arrays de trabajos

envíe arrays de trabajos a planificadores de terceros con la interfaz del planificador genérico

Funcionalidad de GPU

use las nuevas y mejoradas funciones de gpuArray en MATLAB, Statistics and Machine Learning Toolbox, Audio Toolbox, Signal Processing Toolbox y Wavelet Toolbox

Arrays distribuidos

use la nueva y mejorada funcionalidad de arrays distribuidos en MATLAB

Nuevo grupo paralelo basado en subprocesos

optimizado para uso reducido de memoria, planificación más rápida y menos transferencia de datos para un subconjunto de funciones de MATLAB

Consulte las notas de la versión para obtener detalles sobre estas características y las funciones correspondientes.