Führen Sie parallele Berechnungen auf Mehrkerncomputern, GPUs und Computer-Clustern aus

Mit der Parallel Computing Toolbox™ können Sie rechen- und datenintensive Probleme mit Hilfe von Mehrkernprozessoren, GPUs und Computer-Clustern lösen. High-Level Konstrukte – parallele for-Schleifen, spezielle Array-Typen und parallelisierte numerische Algorithmen – bieten Ihnen Parallelisierung von MATLAB®-Anwendungen, ohne CUDA- oder MPI-Programmierung. Sie können die Toolbox mit Simulink® verwenden, um mehrere Simulationen eines Modells parallel auszuführen.

Mit der Toolbox können Sie die volle Verarbeitungsleistung von Multicore Desktops ausschöpfen, indem Sie Anwendungen auf lokal betriebenen Workern (MATLAB-Rechnern) ausführen. Ohne den Code zu ändern, können Sie dieselben Anwendungen auf einem Computer-Cluster oder einem Grid-Rechnerdienst ausführen (mit Hilfe des MATLAB Distributed Computing Server™). Sie können parallele Anwendungen interaktiv oder als Batch-Prozess laufen lassen.

Entdecken Sie, wie MATLAB- und Simulink-Produkte Parallel Computing unterstützen

Erfahren Sie mehr über Parallel Computing in der Cloud mit MATLAB


Produktkategorien

Programmierung paralleler Anwendungen

Konvertieren Sie Ihre Anwendungen so, dass sie Mehrkern-Prozessoren und -GPUs optimal nutzen.

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Verwendung der eingebauten parallelen Algorithmen in anderen MathWorks-Produkten

Verteilen Sie Berechnungen auf verfügbare Ressourcen für das Parallel Computing und beschleunigen Sie damit Analysen und Simulationen.

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Beschleunigung Task-Paralleler Anwendungen

Beschleunigen sie einige Anwendungen durch Aufteilung in unabhängige Tasks, die parallel ausgeführt werden.

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Beschleunigung von MATLAB-Berechnungen mit GPUs

Führen Sie Berechnungen auf CUDA-fähigen NVIDIA-GPUs direkt aus MATLAB Berechnungen aus.

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Skalierung auf Clustern, Grids und Clouds mit Hilfe des MATLAB Distributed Computing Server

Betreiben Sie mehrere MATLAB-Worker lokal auf Ihrem Mehrkern-Rechnern, um Ihre parallelen Anwendungen auszuführen.

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Implementieren von datenparallelen Anwendungen mit Hilfe von der Toolbox und dem MATLAB Distributed Computing Server

Überwinden Sie die Speicherbeschränkungen Ihres Desktop-Computers und lösen Sie Probleme, die extrem großen Matrizen erfordern.

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Ausführen paralleler Anwendungen interaktiv und als Batchjobs

Führen Sie parallele Anwendungen interaktiv oder batch-gesteuert aus.

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Produktressourcen

Erfahren Sie mehr über Parallel Computing Toolbox, indem Sie die folgenden Materialien studieren.

Dokumentation

In der Dokumentation lernen Sie Parallel Computing Toolbox-Funktionen und -Features kennen. Sie finden dort auch Versionshinweise und Beispiele.

Funktionen

Durchsuchen Sie die Liste der verfügbaren Parallel Computing Toolbox-Funktionen.

System-Voraussetzungen

Systemanforderungen für die aktuelle Parallel Computing Toolbox-Version.

Technische Artikel

Lesen Sie Artikel über die technischen Vorteile bei Einsatz von Parallel Computing Toolbox.

Community und Unterstützung

Finden Sie Antworten auf Fragen und durchsuchen Sie Ressourcen zur Fehlerbehebung.

Erweiterung zu einem Cluster

Sie können berechnungsintensive MATLAB-Programme und Simulink-Modelle in Computerclustern, Clouds und Grids ausführen.

Installationsanweisungen

Erfahren Sie mehr über die Installation und Konfiguration des MATLAB Distributed Computing Server.

Video-Anleitungen

Sehen Sie sich Videos an, um zu erfahren, wie Sie Parallel Computing Toolbox im Kontext verschiedener Themenbereiche einsetzen können.


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technischer Experte für Parallel Computing Toolbox

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Parallel Computing Toolbox requires MATLAB.


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