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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。

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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。

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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。

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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。

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   [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。

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7. クラスタープロファイルの検証をクリックします。クラスタの検証が成功すると、以下のようになります。
   ※プロパティの隣の検証のタブに移動する。

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検証のエラー

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2. 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。

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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。

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• 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。

演習1：大きな画像に対するブロック処理

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)

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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

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計算時間の比較（単位：秒）

演習2：グローバルミニマムの探索

1. 並列処理ありの場合

   Code Block

   tic % Start stopwatch timer % Consider a function with several local minima. fun = @(x) x.^2 + 4*sin(5*x); fplot(fun,[-10,10]) rng default % For reproducibility opts = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp'); problem = createOptimProblem('fmincon','objective',... fun,'x0',3,'lb',-5,'ub',5,'options',opts); ms = MultiStart('UseParallel', true); %To search for the global minimum, run MultiStart on 2000 instances of the problem using the fmincon 'sqp' algorithm. [x,f] = run(ms,problem,2000) toc % Terminate stopwatch timer

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2. 並列処理なしの場合

   Code Block

   tic % Start stopwatch timer % Consider a function with several local minima. fun = @(x) x.^2 + 4*sin(5*x); fplot(fun,[-10,10]) rng default % For reproducibility opts = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp'); problem = createOptimProblem('fmincon','objective',... fun,'x0',3,'lb',-5,'ub',5,'options',opts); ms = MultiStart('UseParallel', false); %To search for the global minimum, run MultiStart on 2000 instances of the problem using the fmincon 'sqp' algorithm. [x,f] = run(ms,problem,2000) toc % Terminate stopwatch timer

演習3：SVM分類器の最適化

1. 並列処理ありの場合

   Code Block

   tic % Start stopwatch timer load ionosphere % Load the ionosphere data set. rng default % Find hyperparameters that minimize five-fold cross-validation loss by using automatic hyperparameter optimization. For reproducibility, set the random seed and use the 'expected-improvement-plus' acquisition function. Mdl = fitcsvm(X,Y,'OptimizeHyperparameters','auto', ... 'HyperparameterOptimizationOptions',struct('UseParallel',true)) toc % Terminate stopwatch timer

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2. 並列処理なしの場合

   Code Block

   tic % Start stopwatch timer load ionosphere % Load the ionosphere data set. rng default % Find hyperparameters that minimize five-fold cross-validation loss by using automatic hyperparameter optimization. For reproducibility, set the random seed and use the 'expected-improvement-plus' acquisition function. Mdl = fitcsvm(X,Y,'OptimizeHyperparameters','auto', ... 'HyperparameterOptimizationOptions',struct('UseParallel',false)) toc % Terminate stopwatch timer

演習4：並列処理によるデータのクラスタリング

1. 並列処理ありの場合

   Code Block

   Mu = bsxfun(@times,ones(20,300),(1:20)'); % Gaussian mixture mean rn300 = randn(300,300); Sigma = rn300'*rn300; % Symmetric and positive-definite covariance Mdl = gmdistribution(Mu,Sigma); % Define the Gaussian mixture distribution rng(1); % For reproducibility X = random(Mdl,10000); % Specify the options for parallel computing. stream = RandStream('mlfg6331_64'); % Random number stream options = statset('UseParallel',1,'UseSubstreams',1,... 'Streams',stream); % Cluster the data using k-means clustering. Specify that there are k = 200 clusters in the data and increase the number of iterations. Typically, the objective function contains local minima. Specify 10 replicates to help find a lower, local minimum. tic; % Start stopwatch timer [idx,C,sumd,D] = kmeans(X,200,'Options',options,'MaxIter',10000,... 'Display','final','Replicates',10); toc % Terminate stopwatch timer

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2. 並列処理なしの場合

   Code Block

   Mu = bsxfun(@times,ones(20,300),(1:20)'); % Gaussian mixture mean rn300 = randn(300,300); Sigma = rn300'*rn300; % Symmetric and positive-definite covariance Mdl = gmdistribution(Mu,Sigma); % Define the Gaussian mixture distribution rng(1); % For reproducibility X = random(Mdl,10000); % Specify the options for parallel computing. stream = RandStream('mlfg6331_64'); % Random number stream options = statset('UseParallel',false,'UseSubstreams',1,... 'Streams',stream); % Cluster the data using k-means clustering. Specify that there are k = 200 clusters in the data and increase the number of iterations. Typically, the objective function contains local minima. Specify 10 replicates to help find a lower, local minimum. tic; % Start stopwatch timer [idx,C,sumd,D] = kmeans(X,200,'Options',options,'MaxIter',10000,... 'Display','final','Replicates',10); toc % Terminate stopwatch timer

並列処理ありと並列処理なしの違い

• 並列処理あり

  • コマンドにおいて'UseParallel',true

  • 処理中の際に左下のアイコンが緑色になる。

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• 並列処理なし

  • コマンドにおいて'UseParallel',false

  • 処理中の際に左下のアイコンが青色になる。

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