Lösen Sie berechnungs- und datenintensive Probleme mithilfe von Mehrkernprozessoren, GPUs und Computerclustern. Sie können:
- die gesamte verfügbare Rechenleistung nutzen
- MATLAB Anwendungen mithilfe von High-Level-Konstrukten parallelisieren
- NVIDIA® Grafikprozessoren direkt in MATLAB nutzen
- mehrere Simulink-Simulationen parallel ausführen
- am Desktop prototypisieren und in Cluster und Clouds skalieren
„Mit der Parallel Computing Toolbox mussten wir nur vier Codezeilen hinzufügen und einige einfache Verwaltungsskripte schreiben. Simulationen, die früher mehrere Monate dauerten, benötigen jetzt nur ein paar Tage. Durch die MathWorks-Tools zur parallelen Verarbeitung konnten wir ohne aufwändige Einarbeitung von der Rechenleistung großer Cluster profitieren.“
Parallel Computing mit MATLAB und Simulink
Parallel Computing am Desktop für CPU und GPU
Mit der Parallel Computing Toolbox übernehmen Sie die Kontrolle über lokale Mehrkernprozessoren und Grafikprozessoren, um Ihre Arbeit schneller zu erledigen. High-Level-Konstrukte ermöglichen Ihnen die Parallelisierung von MATLAB-Anwendungen ohne CUDA®- oder MPI-Programmierung und die parallele Ausführung mehrerer Simulink-Simulationen. Verschiedene MATLAB- und Simulink-Produkte unterstützen Ihre Verarbeitungsressourcen, indem Sie eine Kennzeichnung oder Präferenz setzen können. Mit der Parallel Computing Toolbox können Sie die volle Rechenleistung von Mehrkerncomputern ausschöpfen, indem Sie Anwendungen auf lokal betriebenen Workern (MATLAB-Prozessen) ausführen. Ohne den Code zu ändern, lassen sich Anwendungen prototypisieren und dann mit MATLAB Parallel Server in Cluster oder Clouds skalieren.
Produkte kennenlernen
Skalieren Sie MATLAB und Simulink in Cluster und der Cloud
Mit MATLAB Parallel Server können Sie MATLAB-Programme und Simulink-Simulationen in Cluster und Clouds skalieren. Mit der Parallel Computing Toolbox lassen sich Programme und Simulationen am Desktop entwickeln und prototypisieren, um sie dann ohne Codeänderungen in Cluster und Clouds auszuführen. Mithilfe eines Schedulers (entweder dem integrierten, optimierten MATLAB-Scheduler oder Ihrem eigenen) führt MATLAB Parallel Server Ihre Programme und Simulationen nach Zeitplan in Ihrem Cluster aus.
