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Parallel Computing Toolbox™, 平行運算工具箱

Introduction
平行運算工具箱可協助在使用MATLAB與Simulink產品家族時,能利用多處理器、GPU以及叢集電腦之硬體環境來處理資料密集和大量運算的問題。平行運算工具箱在MATLAB語言下可處理高階平行處理的架構,如:分散式陣列、平行演算法、迴圈平行化運算和訊息傳送,能開發資料與工作平行化的應用;而且在將原MATLAB程式轉為平行化MATLAB程式時,使用者不需大幅改寫原來的程式碼,也不用另外學習低階的平行語言;而且自2011b版本之後,平行運算工具箱可讓你不需使用CUDA or MPI編程即可執行MATLAB的平行運用。另外,使用Simulink時搭配此工具箱,可平行化執行模型的模擬。 平行運算工具箱可在多核心單一處理器或多處理器的工作站執行,再搭配MATLAB分散式運算引擎還能應用於一組電腦叢集上,這兩種方式都支援互動式和批次處理執行模式。

本工具箱使用需搭配MATLAB。

Key Features

  • 支援資料平行化和工作平行化的應用開發
  • 提供分散式陣列、平行演算法、迴圈平行化運算和訊息傳送功能
  • 能夠在desktop上執行最多8個local worker,且在不需改變程式碼的狀況下,使用MATLAB Distributed Computing Server™,可將同一個MATLAB應用同時執行在多叢集的電腦或網格運算的環境下
  • 可使用MATLAB分散式運算引擎,搭配任一排程器(scheduler)或任何數量的worker,進行cluster-based應用程式的開發
  • 提供互動式和批次處理執行模式
  • 自2011b版本後,MATLAB Compiler支援GPU及組件的建立
  • 支援以CUDA為基礎的Nvidia GPU卡
  • 2015b新版本支援更多統計與機器學習工具箱中的函式在GPU中使用,新增的內容包括概率分佈、描述性統計和假設檢驗,以及其他 MATLAB函式等。
  • 2016b新版本能讓在您的桌機和裝有 MATLAB Distributed Computing Server™ 的伺服器和 Spark叢集上利用tall arrays平行處理大數據