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时间:2019-03-06
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1、MATLAB科学计算工作站及集群配置方案一.MATLAB应用软件介绍MATLAB是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作,而且利用MATLAB产品的开放式结构,可以非常容易地对MATLAB的功能进行扩充,从而不断深化对问题认识,更多提升MATLAB产品应用范围。MATLAB产品广泛应用于各个行业,典型应用:PIC1数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图PIC2控制系统的设计与仿真PIC3数字
2、图像处理PIC4通讯系统设计与仿真PIC4财务与金融工程二.MATLAB并行计算功能特点与硬件配置分析随着科学计算的应用面扩大和深入,MATLAB的计算量越来越大,同时基于X86架构计算机多核并行计算技术成熟,MATLAB通过支持并行计算工具箱和分布式集群计算方式,完美借助多核架构的图形工作站和分布式集群的并行计算,大幅提升科学计算的效能。2.1MATLAB的并行计算介绍对工作站的并行计算支持MATLAB利用ParallelComputingToolbox,可以使用多核处理器、GPU以及计算机集群来解决运算和数据密集型问题。循环并行化(para
3、llelfor-loops)、特殊数组类型以及并行数值算法等高级结构让您实现MATLAB应用程序的并行化,而无需进行CUDA或MPI编程。可以使用Simulink工具箱并行运行一个模型的多个仿真。工具箱提供用于在多核台式机上本地执行应用程序的12个worker(MATLAB计算引擎)。无需更改代码,对分布式集群并行科学计算支持借助MATLABDistributedComputingServer在计算机集群或网格计算服务上运行同一个应用程序。此外,还可以交互式执行或在成批执行并行应用程序。主要功能循环并行化(parfor)-用于在多处理器上并行
4、运行任务的算法支持启用了CUDA的NVIDIAGPU可在一个多核桌面上本地运行十二个worker通过MATLABDistributedComputingServer可支持计算机集群和网格并行应用程序的交互和批量执行分布式数组和单程序多数据(spmd)结构-用于大型数据集处理和数据并行算法2.2工作站硬件配置与科学计算分解矩阵式求解代数方程组过程中,矩阵规模的大小涉及到占用内存的多少,数据量和算法涉及到CPU的核数和频率,数据存储和读取对矩阵存储的硬盘io有要求,在很大程度上影响了计算的速度.是加速矩量法计算的关键,典型计算机配置的每一
5、个配件对MATLAB性能有不同表现。CPU有更多CPU核的计算机比和数量少的有更好的表现,但是结果随着MATLAB应用而不同,MATLAB自动使用多线程,在很多MATLAB应用中,以探索自然并行,但是不是所有MATLAB功能都是多线程的,加速随着算法有所不同,作为可选能力,ParallelComputingToolbox提供并行程序结构,更多直接覆盖计算机多核,虚拟核很明显改善整个系统的性能,但是它对MATLAB应用的性能表现影响很小内存内存容量在计算过程承载数据计算过程所有中间数据保存,如果存储容量不够,就会出现数据溢出,计算无法继续,不同数
6、据量的求解对内存有一定要求,内存容量、CPU-内存通道数目、内存的频率都是对计算影响的,目前CPU规格对内存方面资料:1.基于intelXeonE3处理器工作站架构,内存最大到32GB、支持最新256位指令集,支持双通道架构2.基于intelXeon5600处理器工作站架构,内存容量达到384GB,支持6通道架构,支持DDR3-1333规格3.基于Opteron6200处理器工作站架构,内容容量达到256GB,支持8通道架构,支持DDR3-1333规格4.即将到来的intelXeonE52600处理器工作站架构,内存容量达到768GB,支持8通
7、道硬盘硬盘io带宽涉及数据读写和虚拟内存的性能,对于数据密集型计算和大型图像处理,硬盘容量和带宽极其重要,目前硬盘规格SATA(7.2K)单盘最大2TB,SAS(15K)单盘最大900GB。图卡目前仅限支持NvidiaCUDA架构为主,MATLAB图形渲染靠的是CPU不是GPU,图卡主要正常的图形显示和支持GPU架构的并行计算应用,这种GPU并行计算主要是图像处理方面,需要安装ParallelComputingToolbox。2.3工作站配置原则1.内存配置:通常,矩阵计算的数据量和内存比例1:3,例如2GB数据,内存建议6GB以上。2.CPU
8、配置:内存确定后,一般和CPU核数比例是4:1,例如:16GB内存以内,CPU用单颗4核.3.图卡配置,如果是基于图像处理应用,主板提供支持1~4块G
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