Siegurd Jan 30 2014 at 12:59

Создание и использование Matlab кластеров

7 min

17K

High performance*Matlab*

From sandbox

+10

Comments 15

ZimM Jan 30 2014 at 13:27

Мне кажется, или можно получить гораздо больший прирост производительности, просто портировав код на С/С++?

Nik_sav Jan 30 2014 at 16:49

Боюсь, что вся сложность будет заключаться в «просто портировать»… Матлаб тем и привлекателен, что время написания скрипта предельно мало, даже для малоопытного пользователя — не нужно вникать в различные реализации алгоритмов, например. А если использовать матлаб с учетом некоторых нюансов, то прирост от портирования на С/С++ будет мизерным (уже не говоря про время, потраченное на код).

Siegurd Jan 30 2014 at 13:39

С/С++, Cuda, OpenAL, Mex и все в этом роде становится бесполезным брендом перед задачей решения диф. уравнений численными методами ибо решалку нельзя разделить, так как есть прямая зависимость от результатов предыдущего решения системы диф. уравнений. Можно только запустить решение с различными начальными параметрами, что собственно и сделано. Остается только вешать на воркеров (на ядра). Хотя, если кто-то обладает подробной информацией об ускорении функции ODE45 любыми методами — прошу привести процесс и результаты ускорения. (Уменьшение точности, и другие манипуляции с свойствами функции — не в счет)

mask0t Jan 30 2014 at 13:57

Скорее всего он имел в виду. реализовать численный метод самому под конкретную задачу.

Siegurd Jan 30 2014 at 14:20

Возможно, но даже реализация своего численного метода в моей задаче вряд-ли даст большой прирост производительности, так как нужно решать системы диф. уравнений на длинных промежутках относительного времени. Причем разных систем. поэтому, если при решении одной системы диф. уравнений и будет какой-то прирост, то в другой системе может и не быть (или совсем падение производительности), а разрабатывать свой метод для каждой системы не целесообразно.

mask0t Jan 30 2014 at 14:48

А вопрос немного не по теме топика — какую задачу решаете, модель и систему нелинейный ДУ?

Siegurd Jan 31 2014 at 13:29

Решаю задачи моделирования природных явлений (катастроф), и исследованием движений жидкостных слоев (знаменитая система Лоренца) и так далее…

und Jan 30 2014 at 14:29

Я вот думал второй RPi купить и кластер из них сделать и использовать его для матлаба. Понятно, мощности малы, но интересен сам процесс создания.

Siegurd Jan 30 2014 at 14:35

Интересная идея. Удачи с начинаниями! Если будут какие-то вопросы — помогу чем смогу. Правда только в настройке Матлаб, так как с Raspberry не работал.

vrmzar Jan 30 2014 at 14:42

Вместо хамачи можете попробовать Tunngle. В бесплатном варианте позволяет сеть до 32 клиентов.

Siegurd Jan 30 2014 at 15:00

Спасибо, будем посмотреть. Правда не придется ли создавать 32 мыла? И интересно какая там схема подключения? Все к одному по типу «звезда» или все-со всеми (полносвязное подключение)? Надо разбираться.

vaborg Jan 30 2014 at 16:02

опущен вопрос о стоимости стольких установок матлаба.
почему нельзя все тоже самое запустить на scilab?

Siegurd Jan 31 2014 at 13:36

а кто говорит что нельзя?

vaborg Jan 31 2014 at 15:48

никто не говорит, но второй вопрос зависит от ответа на первый.

alexbers Jan 30 2014 at 16:34

Создать полносвязную бесплатную VPN на окнах можно с использованием OpenVPN. В этом случае понадобится выделенный VPN-сервер.

P.S. Около года назад интегрировал Matlab с менеджером ресурсов Slurm на кластере из 250 машин

Show the best of all time