Как можно ускорить выполнение MATLAB-кода с использованием параллельных вычислений?

Для ускорения выполнения MATLAB-кода с использованием параллельных вычислений можно предпринять следующие шаги:

1. Использовать Parallel Computing Toolbox. exponenta.ru digiratory.ru Он позволяет запускать несколько вычислительных движков MATLAB на многоядерных рабочих станциях и распределять вычисления по этим работникам. exponenta.ru
2. Преобразовать циклы for в параллельные циклы parfor. exponenta.ru www.mathworks.com Это делит итерации цикла на одновременное выполнение несколькими работниками MATLAB. exponenta.ru Чтобы использовать parfor, итерации цикла должны быть независимыми друг от друга. exponenta.ru
3. Масштабировать параллельные приложения на компьютерный кластер или облако с использованием MATLAB Distributed Computing Server. exponenta.ru
4. Использовать векторизацию. exponenta.ru Это процесс конвертации кода от использования циклов к использованию матричных и векторных операций. exponenta.ru MATLAB использует процессорно-оптимизированные библиотеки матричных и векторных вычислений. exponenta.ru
5. Ускорить вычисления на графических процессорах (GPU). exponenta.ru www.mathworks.com Векторизованные вычисления MATLAB, использующие большие массивы, могут быть хорошими кандидатами для ускорения с использованием GPU. exponenta.ru

Пользователь

Время добавления