Parallel-Computing-Toolbox. Führen Sie parallele Berechnungen auf Multicore-Computern und Computerclustern aus.
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Parallel-Computing-Toolbox. Ranking & Zusammenfassung

Parallel-Computing-Toolbox. Stichworte

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Parallel-Computing-Toolbox. Beschreibung

Parallele Computing Toolbox können Sie rechenlich und datenintensive Probleme mit MATLAB und Simulink auf Multicore- und Multiprozessorcomputern lösen. Parallele Verarbeitungskonstrukte wie parallele Zutrittsschleifen und Codeblöcke, verteilte Arrays, parallele numerische Algorithmen und Message-Passionsfunktionen können Sie auf einem hohen Niveau auf einem hohen Niveau aufhören, ohne dass für bestimmte Hardware- und Netzwerkarchitekturen auf einem hohen Pegel programmiert werden können. Infolgedessen erfordert die Umwandlung von Serienmatlab-Anwendungen auf parallele Matlab-Anwendungen nur wenige Code-Modifikationen und keine Programmierung in einer niedrigen Sprache. Sie können Ihre Anwendungen interaktiv oder offline ausführen, in Batch-Umgebungen. Hauptmerkmale Unterstützung für Daten-Parallel- und Task-Parallelanwendungsentwicklung Möglichkeit, Code-Segmente mit PARFAL (Parallel-FOR-Loops) und SPMD (einzelne Programm mehrfache Daten) zum Implementieren von Task- und Daten-parallelen Algorithmen anzusetzen High-Level-Konstrukte wie verteilte Arrays, parallele Algorithmen und Message-Passionsfunktionen zur Verarbeitung großer Datensätze auf mehreren Prozessoren Fähigkeit, acht Arbeiter lokal auf einem Multicore-Desktop zu führen Integration mit MATLAB Distributed Computing Server für clusterbasierte Anwendungen, die jeden Scheduler oder eine beliebige Anzahl von Arbeitnehmern verwenden Interaktive und Batch-Ausführungsmodi

Parallel-Computing-Toolbox. Zugehörige Software