MATLAB Parallel Server

 

MATLAB Parallel Server

MATLAB- und Simulink-Berechnungen in Clustern und Clouds ausführen

Jetzt beginnen:

Code einmal schreiben und in mehreren Umgebungen verwenden

Testen und debuggen Sie Anwendungen auf dem Desktop mit der Parallel Computing Toolbox und skalieren Sie mühelos auf Cluster oder Clouds, ohne erneut programmieren zu müssen. Entwickeln Sie interaktiv und gehen Sie mit Batch-Workflows in die Produktion.

Auf mehreren Computern ohne Veränderung von Algorithmen ausführen

Entwickeln Sie einen Prototyp auf dem Desktop und skalieren Sie ihn auf ein Computercluster hoch, ohne neu programmieren zu müssen. Greifen Sie vom Desktop auf verschiedene Ausführungsumgebungen zu, indem Sie einfach Ihr Clusterprofil wechseln.

Führen Sie Iterationen parallel aus und profitieren Sie von schnelleren Ergebnissen.

Führen Sie Iterationen parallel aus und profitieren Sie von schnelleren Ergebnissen.

Zugriff auf CPUs und GPUs auf zentralen Ressourcen

Nutzen Sie die Vorteile von High-End-Hardware in Ihrem Unternehmenscluster, ohne die MATLAB-Desktopumgebung verlassen zu müssen.

Fügen Sie Clusterprofile zu MATLAB hinzu, um den Zugriff auf verfügbare Clusterressourcen zu gestatten.

Fügen Sie Clusterprofile zu MATLAB hinzu, um den Zugriff auf verfügbare Clusterressourcen zu gestatten. 

Berechnungen hochskalieren

Führen Sie berechnungsintensive MATLAB-Anwendungen und Simulink-Modelle in Computerclustern und Clouds aus. MATLAB Parallel Server unterstützt Batch-Verarbeitung, parallele Anwendungen, GPU-Programmierung und verteilte Speicher.

Verwaltung mehrerer Simulink-Simulationen automatisieren

Richten Sie ganz einfach mehrere Ausführungen und Parameter-Sweeps ein, verwalten Sie Modellabhängigkeiten und Build-Verzeichnisse und übertragen Sie Base Workspace-Variablen in Clusterprozesse. Verwenden Sie die Benutzeroberfläche des Simulations-Managers, um mehrere Ausführungen von Simulink-Modellen in einem Cluster zu visualisieren und zu verwalten.

Überwachen mehrerer Simulationen in einem Fenster.

Überwachen mehrerer Simulationen in einem Fenster.

Big Data unter Windows, Mac oder Linux verarbeiten

Verwenden Sie für kleine und große Datenmengen die gleichen MATLAB-Analysen. Unter Windows®, Mac® oder Linux® können Sie Big Data in Spark™ -fähigen Hadoop®-Clustern oder traditionellen Clustern mit gängigen Dateisystemen verarbeiten.

Analysieren Sie umfangreiche Datasets mit großen Arrays und Datastores.

Analysieren Sie umfangreiche Datasets mit großen Arrays und Datastores.

Speichergrenzen überwinden

Führen Sie Berechnungen durch, die den Speicherplatz eines einzelnen Computers überschreiten, ohne Ihren Algorithmus neu programmieren oder auf eine Architektur mit gemeinsamem Speicher zurückgreifen zu müssen.

Mit Distributed Arrays können Sie Berechnungen mit Daten durchführen, die zu groß für den Speicher eines einzelnen Computers sind.

Mit Distributed Arrays können Sie Berechnungen mit Daten durchführen, die zu groß für den Speicher eines einzelnen Computers sind.

Cluster jeder Größe mit einer einzigen Lizenz verwalten

Endanwender werden automatisch für das Cluster mit denjenigen Produkten lizensiert, die sie auf dem Desktop verwenden. Für ein Cluster ist nur eine MATLAB Parallel Server-Lizenz erforderlich.

Ihre Desktop Toolboxen im Cluster verwenden

MATLAB Parallel Server ist die einzige im Cluster erforderliche Lizenz. Durch die dynamische Lizensierung kann für jeden Benutzer ein eigenes Desktoplizenzprofil im Cluster verwendet werden. 

Führen Sie sämtliche lizenzierten Desktop-Produkte nur mit der MATLAB Parallel Server-Lizenz im Cluster aus.

Führen Sie sämtliche lizenzierten Desktop-Produkte nur mit der MATLAB Parallel Server-Lizenz im Cluster aus.

Ihre bestehende Hardware und Infrastruktur verwenden

Erstellen Sie ein Cluster aus einigen dezidierten Computern und verwalten Sie Jobs mit dem MATLAB Job Scheduler oder integrieren Sie ein vorhandenes Cluster und verwalten Sie Jobs mit einem Third-Party Scheduler. Die Benutzer können ihre Jobs verwalten, ohne MATLAB verlassen zu müssen.

Ausführung auf CPUs und GPUs mehrerer Computing-Knoten.

Ausführung auf CPUs und GPUs mehrerer Computing-Knoten.

Anwendungen in der Cloud skalieren

Integrieren Sie in öffentliche und private Clouds. Greifen Sie auf spezielle und leistungsstärkere Hardware in der Cloud zu. Verwenden Sie vorkonfigurierte Optionen von sowohl MathWorks als auch den Hostinganbietern von MathWorks oder bauen Sie die Infrastruktur selbst auf.  

Es stehen mehrere Optionen für die Skalierung des Parallel Computing auf Cluster in der Cloud zur Verfügung.

Es stehen mehrere Optionen für die Skalierung des Parallel Computing auf Cluster in der Cloud zur Verfügung.

Erfahren Sie, wie Sie MATLAB Parallel Server herunterladen, installieren und konfigurieren und Jobs an ein MATLAB Parallel Server-Cluster übermitteln können, auf dem MATLAB Job Scheduler ausgeführt wird.