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  1. MATLAB のホームタブで、並列メニューを選択します。[クラスタの作成と管理]を選択します。

  2. クラスタプロファイルの追加 > MATLAB Job Scheduler をクリックします。

  3. プロファイル名をダブルクリックして、MATLAB Job Scheduler プロファイルの名前を変更します。
    今回はMJSProfile1

  4. プロファイルを選択し、ツールバーの[編集]をクリックして編集します。

    Image RemovedImage Added

  5. [完了]をクリックします。二枚目の画像は、設定後のMATLAB Job Schedulerクラスタ・プロファイルを示します。

  6. [規定に設定] を選択して、このプロファイルをデフォルトにします。

  7. クラスタープロファイルの検証をクリックします。その後、ユーザー名とパスワードが聞かれます。
    クラスタの検証が成功すると、以下のようになります。

    Image RemovedImage Added

演習

  • 準備：Coding files>Block Process On Large Imageファイルのinput_img.ngをC:\Users\ユーザー名\Documents\MATLABに移す。

  • localとサーバーの切り替えは、クラスタープロファイルマネージャーでの既定の設定を切り替えることで可能。

    Image RemovedImage Added

  • 並列処理ありとなしの切り替えは、コマンドにおける'UseParallel',trueを'UseParallel',falseに書き換える。

...

  1. 並列処理ありの場合

    Code Block
    tic % Start stopwatch timer
% Input image
input_img = "input_img.jpg"; % Add image path
% Initialize Edge detection function
fun = @(block_struct) edge(block_struct.data,"canny");
% Covert source image from RGB to GRAY
input_image= rgb2gray(imread(input_img));
% Perform Parallel Block Process
result = blockproc(input_image,[25 25],fun, ...
   'UseParallel',true);
toc % Terminate stopwatch timer 
% Show ouput image
imshow(result)
    Image RemovedImage Added

  2. 並列処理なしの場合

    Code Block
    tic % Start stopwatch timer
% Input image
input_img = "input_img.jpg"; % Add image path
% Initialize Edge detection function
fun = @(block_struct) edge(block_struct.data,"canny");
% Covert source image from RGB to GRAY
input_image= rgb2gray(imread(input_img));
% Perform Parallel Block Process
result = blockproc(input_image,[25 25],fun, ...
   'UseParallel',false);
toc % Terminate stopwatch timer 
% Show ouput image
imshow(result

...

  1. 単一の GPU の使用

    Code Block
    N = 1000;
r = gpuArray.linspace(0,4,N);
x = rand(1,N,"gpuArray");
numIterations = 1000;
for n=1:numIterations
    x = r.*x.*(1-x);
end
plot(r,x,'.');

    経過時間を計測

    Code Block
    N = 1000;
r = gpuArray.linspace(0,4,N);
x = rand(1,N,"gpuArray");
numIterations = 1000;
for n=1:numIterations
    x = r.*x.*(1-x);
end
plot(r,x,'.');

  2. parfor による複数の GPU の使用

    Code Block
    numGPUs = gpuDeviceCount("available");
parpool(numGPUs);
numSimulations = 100;
X = zeros(numSimulations,N,"gpuArray");
parfor i = 1:numSimulations
    X(i,:) = rand(1,N,"gpuArray");
    for n=1:numIterations
        X(i,:) = r.*X(i,:).*(1-X(i,:));
    end
end
figure
plot(r,X,'.');

    サポートされているGPUデバイスがないため、numGPUsは1に変更
    経過時間を計測

    Code Block
    parpool(1);
numSimulations = 100;
numIterations = 1000;
N = 1000;
r = gpuArray.linspace(0,4,N);
X = zeros(numSimulations,N,"gpuArray");
tic;
parfor i = 1:numSimulations
    X(i,:) = rand(1,N,"gpuArray");
    for n=1:numIterations
        X(i,:) = r.X(i,:).(1-X(i,:));
    end
end
toc;
figure
plot(r,X,'.');

  3. parfeval による複数 GPU の非同期の使用

    Code Block
    f(numSimulations) = parallel.FevalFuture;
type myParallelFcn
for i=1:numSimulations
    f(i) = parfeval(@myParallelFcn,1,r);
end
figure
hold on
afterEach(f,@(x) plot(r,x,'.'),0);

...