MATLAB Parallel Server

Esecuzione di calcoli MATLAB e Simulink su cluster e cloud

MATLAB Parallel Server™ ti consente di distribuire programmi MATLAB® e simulazioni Simulink® a cluster e cloud. Puoi prototipare i tuoi programmi e simulazioni sul desktop e poi eseguirli su cluster e cloud senza doverli ricodificare. MATLAB Parallel Server supporta processi in batch, calcoli paralleli interattivi e calcoli distribuiti con grandi matrici.

Tutte le licenze per i cluster sono gestite da MATLAB Parallel Server. Il tuo profilo di licenza desktop è abilitato in modo dinamico sul cluster, quindi non dovrai fornire licenze MATLAB per il cluster. Il modello di licenza comprende una serie di funzionalità che supportano la scalabilità illimitata.

MATLAB Parallel Server esegue i tuoi programmi e simulazioni come applicazioni programmate sul tuo cluster. Puoi utilizzare lo scheduler ottimizzato MATLAB fornito con MATLAB Parallel Server oppure il tuo scheduler. Un framework di plug-in consente la comunicazione diretta con i più diffusi client di invio di scheduler di cluster.

Prima della release R2019a, MATLAB Parallel Server era denominato MATLAB Distributed Computing Server.

Inizia ora:

Scrivi il codice una volta sola e usalo in più ambienti

Prototipa applicazioni ed eseguine il debug sul desktop con Parallel Computing Toolbox™, poi migrale facilmente su cluster o cloud senza ricodifica. Occupati dello sviluppo in modo interattivo e passa alla produzione in batch.

Esecuzione su più macchine senza apportare modifiche all’algoritmo

Sviluppa un prototipo sul tuo desktop e distribuiscilo su un cluster di computer senza ricodifica. Accedi a diversi ambienti di esecuzione dal tuo desktop, semplicemente cambiando il tuo profilo di cluster.

Eseguire iterazioni in parallelo e ottenere risultati più velocemente.

Accesso a CPU e GPU su risorse centralizzate

Sfrutta l’elevata qualità dell’hardware del cluster della tua azienda senza lasciare l’ambiente desktop di MATLAB.

Aggiunta di profili di cluster a MATLAB per consentire l’accesso alle risorse di cluster disponibili. 

Scala le capacità di calcolo

Esegui applicazioni MATLAB di calcolo intensivo e modelli Simulink su cluster di computer e cloud. MATLAB Parallel Server supporta l’elaborazione in batch, l’esecuzione di applicazioni in parallelo, il calcolo GPU e la memoria distribuita.

Automatizzazione della gestione di simulazioni Simulink multiple

Configura facilmente più simulazioni con parametri diversi, gestisci le dipendenze di modello e le cartelle di compilazioni, poi trasferisci le variabili del workspace di base ai processi del cluster. Usa l’interfaccia utente di Simulation Manager per visualizzare e gestire le esecuzioni multiple dei modelli Simulink su un cluster.

Monitoraggio di più simulazioni in un’unica finestra.

Elaborazione dei Big Data da Windows, Mac o Linux

Usa le stesse analisi MATLAB su volumi di dati di grandi o piccole dimensioni. Dal tuo computer desktop Windows®, Mac® o Linux®, potrai elaborare big data sui cluster Hadoop® abilitati per Spark™  o sui cluster tradizionali con file system standard.

Utilizzo di tall array e datastore per analizzare grandi set di dati.

I limiti di memoria non sono più un problema

Esegui calcoli che non starebbero nella memoria di un’unica macchina senza dover ricodificare il tuo algoritmo o usare un’architettura a memoria condivisa.

Gli array distribuiti consentono di eseguire calcoli con dati troppo grandi per la memoria di un singolo computer.

Gestisci cluster di tutte le dimensioni con un’unica licenza

Agli utenti finali viene automaticamente concessa una licenza sul cluster per i prodotti che utilizzano sul desktop. Per il cluster serve solo una licenza di MATLAB Parallel Server.

Uso dei toolbox in uso sul desktop sul cluster

MATLAB Parallel Server è l’unica licenza necessaria per il cluster. Le licenze dinamiche abilitano il profilo di licenza desktop specifico di ciascun utente sul cluster. 

È sufficiente la licenza di MATLAB Parallel Server per eseguire tutti i prodotti desktop con licenza sul cluster.

Uso della propria infrastruttura e dell’hardware esistenti

Crea un cluster da alcune macchine dedicate e gestisci i lavori con lo scheduler di MATLAB, oppure integra il tuo cluster esistente e gestisci i processi con il tuo scheduler di terze parti. Gli utenti possono gestire i propri lavori senza uscire da MATLAB.

Esecuzione su CPU e GPU su più nodi di calcolo.

Applicazioni scalate nel cloud

Integra cloud pubblici e privati. Accedi ad hardware più potenti e specializzati nel cloud. Usa opzioni preconfigurate sia di MathWorks che dei provider di hosting MathWorks, oppure realizza tu stesso l’infrastruttura.  

Sono disponibili varie opzioni per distribuire il calcolo parallelo ai cluster sul cloud.

Vedi MATLAB Parallel Server in azione

Funzionalità recenti

Prestazioni dei comuni Job Scheduler

prestazioni migliorate nella creazione di attività vettoriali per schedulatori locali e di terze parti

Scalabilità migliorata

MATLAB Parallel Server con MATLAB Job Scheduler ora supporta cluster fino a 2000 worker; il supporto per pool paralleli di grandi dimensioni resta a 1024 worker

Cluster cloud personali

impostazione di cluster Cloud Center per uso personale

Documentazione dei lavori batch

esplorazione dei flussi di lavoro batch con nuovi esempi come Run Batch Job (Esegui lavoro batch) e Access Files from Workers (Accesso ai file da worker)

Funzionalità di array distribuiti

consente di utilizzare funzionalità di array distribuiti nuove e migliorate, quali decomposizione, mink, maxk, topkrows e altre

Supporto di NVIDIA CUDA Toolkit 10.1

aggiornamento a NVIDIA CUDA Toolkit 10.1

Caricamento di dati gpuArray su CPU

consente il caricamento di dati gpuArray su CPU, quando non è presente una GPU

Funzionalità GPU migliorate per funzioni sparse

utilizzo di funzioni gpuArray nuove e migliorate, quali sparse diag, sparse trace e altre

Miglioramento mexcuda

compilazione di funzioni mexcuda senza necessità di installazione del toolkit CUDA

Guarda le note di rilascio per ulteriori informazioni su queste caratteristiche e sulle funzioni corrispondenti.

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