בסרטון תוכלו להכיר את כל הסיבות להוסיף יכולות של עיבוד מקבילי בקוד שלנו

Parallel Computing with MATLAB

באמצעות MATLAB ו-Simulink ניתן לבצע חישובים בקנה מידה גדול,
לבצע סימולציות ולפתור בעיות עתירות נתונים זאת על ידי ניצול מעבדים
מרובי ליבות, מעבדים גרפיים (GPUs) וכן על גבי קלאסטרים של מחשבים.

מחשוב מקבילי לוקלי (מקומי) על ה-CPU
וה-GPU

Parallel Computing Toolbox מאפשר שליטה על CPUs GPUs מרובי ליבות לוקליים על מנת להאיץ את עבודתנו.

באמצעות יכולת זו, ניתן לנצל את כוח העיבוד המלא של משאבי המחשוב הלוקליים שברשותנו, תוך כדי דאגה לביזור היישומים שיופעלו מ-MATLAB על גבי Workers (בשפה של Mathworks, הכוונה ל- MATLAB computational engines), שרצים לוקלית במחשב שלנו.

הידע שנדרש לשם כך הוא מינימלי – אין צורך בידע מקדים בכתיבת קוד CUDA או תכנות ב-MPI לצורך ביצוע המיקבול על גבי ה-MATLAB או להריץ סימולציות שונות של Simulink במקביל.

הרחבת היישומים לקלאסטרים ולענן

MATLAB Parallel Server מאפשר ביצוע scaling up ליישומים שנבנו ב-MATLAB ולסימולציות ב-Simulink לקלאסטרים מרוחקים ולענן.
באמצעות יכולת זו, ניתן לבנות אב-טיפוס של היישומים והסימולציות הקיימים על גבי שולחן העבודה, ולאחר מכן לבצע scaling up לקלאסטרים ולענן – עם שינוי קוד מינימלי בלבד.  
למעשה, כלי זה דואג להריץ את התוכניות והסימולציות הקיימות כיישומים מתוזמנים מבלי שנצטרך לדאוג מהבדלים במערכות ההפעלה, סביבות שונות ובמתזמנים.
הכלי משתמש לשם כך במתזמן המאופטם של MATLAB (Scheduler) שמסופק על ידי הכלי, או שניתן גם לבחור במתזמן משלכם.

למידע נוסף

MATLAB WEBINAR: טכניקות מתקדמות לאיפיון ושיפור ביצועי קוד MATLAB שרץ בצורה מקבילית | Part 2

MATLAB WEBINAR: האצת ביצועי קוד MATLAB באמצעות חישוב מקבילי | Part 1

MATLAB WEBINAR: מבוא לתכנות מקבילי
ב-MATLAB 

למידע נוסף, מלאו פרטים ונחזור אליכם בהקדם:


    לקבלת מידע נוסף בנושא MATLAB מלאו את הטופס