پردازش موازی در متلب
به کمک نرم افزار متلب در کامپیوترهایی که دارای پردازنده چند هسته‌ای هستند، می‌توان از پردازش موازی (Parallel Computing) استفاده کرد. در واقع این قابلیتی است که نرم افزار متلب در اختیار کاربر قرار می‌دهد. در این محتوا قصد داریم به پردازش موازی داده‌ها در ابر محاسباتی و تفاوت پردازش موازی و پردازش توزیع شده بپردازیم. همینطور چگونگی اجاره کامپیوترهایی با قابلیت پردازش موازی در متلب نیز بررسی خواهد شد.
پردازش موازی در متلب
پردازش موازی کدها در متلب چگونه است؟
در قدم اول برای آنکه کدهای نوشته شده در نرم افزار متلب به صورت موازی پردازش شوند لازم است تا از دستور زیر در کد نویسی استفاده شود.
matlabpool(‘open’,2); your code% matlabpool(‘close’); |
در این دستور لازم است تا در بخش your code، کد متلب مورد نظر را وارد کنید. در خط اول دستور بالا، عدد 2 در پرانتز نشان دهنده تعداد هسته‌هایی است که قرار است توسط این دو هسته (cores) پردازش کدها به صورت موازی صورت پذیرد. برای مثال اگر کامپیوتری دارید که دارای پردازنده 4 هسته‌ای است باید در دستور بالا عدد 4 را قرار دهید.
این امکان نیز وجود دارد تا تنها بخش یا بخش‌هایی از کد شما به صورت موازی پردازش شود. در این صورت باید کدهای خود را در بخش your code وارد کنید. پردازش موازی بر روی سرعت اجرای کدها در متلب تاثیر می‌گذارد. برای مثال برنامه‌ای با استفاده از حلقه for می‌نویسیم که پردازش موازی در آن کار نشده است.
← اجاره ابر رایانه →
clear all close all clc tic x=0; for nn=1:1000 x=nn^5; end x y=0; for mm=1:1000 y=mm^5; end y toc |
زمان پردازش حلقه‌ها به صورت زیر خواهد بود:
x = 1.0000e+015 y = 1.0000e+015 Elapsed time is 0.005328 seconds. |
که برابر با 0.005328 ثانیه می‌شود.
← اجاره ابر رایانه →
حال از پردازش موازی در متلب استفاده می‌شود تا زمان کاهش پردازش کدها نسبت به استفاده نکردن از پردازش موازی را باهم مقایسه کنیم. این نکته را نیز باید در نظر بگیرید که شروع و پایان یافتن پردازش موازی در متلب چند ثانیه را به خود اختصاص می‌دهد اما این عدد ناچیز و قابل چشم پوشی است.
clear all close all clc matlabpool(‘open’,2); % start of Parallel Computing tic x=0; for nn=1:1000 x=nn^5; end x y=0; for mm=1:1000 y=mm^5; end y toc matlabpool(‘close’); % end of Parallel Computing |
حال نتیجه این پردازش موازی به صورت زیر است:
Starting matlabpool using the ‘local’ configuration … connected to 2 labs. x = 1.0000e+015 y = 1.0000e+015 Elapsed time is 0.002837 seconds. Sending a stop signal to all the labs … stopped. |
این زمان پردازش موازی در متلب برابر با 0.002837 ثانیه می‌شود که با توجه به عدد قبلی میزان آن کاهش یافته است.
امروزه داده‌های فضایی با حجم بالا، رشد و توسعه قابل توجه‌ای یافته‌اند. این داده‌های حجیم به تجزیه و تحلیل‌های بزرگ و همینطور روش‌های مدلسازی به کمک سیستم هماهنگ مشترک نیاز دارند.
پردازش موازی داده‌ها در ابر محاسباتی
امروزه داده‌های فضایی با حجم بالا، رشد و توسعه قابل توجه‌ای یافته‌اند. این داده‌های حجیم به تجزیه و تحلیل‌های بزرگ و همینطور روش‌های مدلسازی به کمک سیستم هماهنگ مشترک نیاز دارند. از سوی دیگر تبدیل این ابر داده‌ها به پیشبینی‌های بزرگ، با توجه به پیچیدگی‌های الگوریتمی یک چالش محاسباتی به شمار می‌آید.
پیشرفت‌های اخیر پردازش موازی داده‌ها و محاسبات ابری توانسته است برای این پیچیدگی‌های الگوریتمی راهکاری را ارائه دهد. نتایج مطالعات بر روی داده‌های بزرگ نشان می‌دهند پردازش موازی داده‌ها در ابر محاسباتی راه حلی مناسب برای تجزیه تحلیل و پردازش داده‌ها خواهد بود.
ابر محاسباتی شبیه یک توده ابر می‌ماند که می‌تواند نیاز های کاربران و دسترسی به برنامه‌های کاربردی را فراهم آورد و فرقی نمی‌کند کاربر برای دسترسی به این برنامه‌ها در کجای جهان قرار داشته باشد. در واقع محاسبات ابری روش جدیدی برای ایجاد نسل جدیدی از داده‌ها هستند.
از سوی دیگر هر چه داده‌ها حجم فضایی پیدا می‌کنند پردازش سریع‌تری نیاز داریم که می‌توان در این راستا از پردازش موازی استفاده کرد. در واقع به این صورت است که چند پردازنده معمولی به کمک یکدیگر برنامه‌ای را اجرا می‌کنند که با این کار سرعت اجرای برنامه افزایش می‌یابد. برای انجام پردازش موازی به کمک ابر محاسباتی نیاز به سیستم‌های قدرتمند خواهد بود که با اجاره کردن آنها می‌توانید از خدمات متعدد استفاده کنید.
پردازش موازی به معنای اجرای همزمان بخش‌های مختلف برنامه در چندین پردازنده است.
تفاوت پردازش موازی و پردازش توزیع شده
پردازش توزیع شده نیز مفهومی نزدیک به پردازش موازی دارد؛ برای مثال می‌توان یک مشکل واحد را به چندین کار تقسیم کرده و آنها را در کامپیوترها توزیع کرد. برای ارتباط کامپیوتر نیز می‌توان از شبکه بین آنها استفاده شود. در واقع در محاسبات موازی لازم است تا چندین کار با کمک پردازنده و به صورت همزمان انجام شوند و کارایی افزایش یابد؛ در حالی که محاسبات توزیع شده جهت ایجاد هماهنگی میان منابع مشترک برای استفاده و ارائه خدمات ارتباطی به کاربران، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
سیستم مورد نیاز پردازش موازی در متلب و یا سیستم مورد نیاز برای پردازش توزیع شده نیاز به ابزار و سیستم‌های قدرتمند خواهد داشت. می‌توان این سیستم‌ها را اجاره کرد که نرخ کرایه سیستم‌ها دارای تعرفه مشخصی است و با توجه به نوع سیستم و پردازنده نرخ‌های متفاوتی را شامل می‌شود.
پردازش موازی نیاز به سرورهای قدرتمند دارد.
سخن آخر
همانطور طور که گفته شد پردازش موازی به معنای اجرای همزمان بخش‌های مختلف برنامه در چندین پردازنده است که سرعت پردازش را بالا می‌برد. برای انجام پردازش موازی در متلب به یک کامپیوتر با پردازنده چند هسته‌ای نیاز خواهید داشت. در این مقاله علاوه بر پردازش موازی در متلب به صورت کامل پردازش موازی داده‌ها در ابر محاسباتی و تفاوت پردازش موازی و پردازش توزیع را مورد بررسی قرار دادیم.
سوالات متداول
قصد داریم در این بخش رایج‌ترین سوالات در حوزه پردازش موازی در متلب را پاسخ دهیم.
- پردازش موازی چرا مهم است؟
زیرا با توجه به گسترش داده‌های حجیم لازم است تا سرعت و کارایی اجرای این داده‌های حجیم به صورت همزمان افزایش یابد.
- چگونه پردازش موازی در متلب انجام می‌شود؟
پردازش موازی به کمک نرم افزار متلب نیاز به دستورات و کدهای مشخص دارد که یک نمونه آن در این محتوا بررسی شد.
- تفاوت پردازش موازی با پردازش توزیع شده در چه چیزی است؟
محاسبات توزیع شده جهت ایجاد هماهنگی میان منابع مشترک برای استفاده و ارائه خدمات ارتباطی به کاربران به کار می‌رود و پردازش موازی جهت بهبود عمکرد اجرا داده‌ها به صورت همزمان است.
مطالب مرتبط:
سیستم مناسب برای متلب چه سیستمی است؟
← اجاره ابر رایانه →
اجاره ابر رایانه
با توجه به تمامی مزایایی که استفاده از ابر رایانه‌ها برای شما ایجاد می‌کند، باید بدانید که تهیه یک ابر رایانه برای شرکت یا سازمان خودتان، امری ساده نیست. خرید یک ابر رایانه مانند خرید یک رایانه معمولی نبوده و هزینه‌ها و سختی‌های خاص خودش را دارد. از سوی دیگر نگهداری و تعمیر ابر رایانه‌ها نیازمند دانش تخصصی و پرداخت هزینه‌های سنگینی است. مشکلاتی که باعث می‌شود بسیاری از افراد از خیر استفاده از ابر رایانه‌ها بگذرند.
اما صبر کنید، همیشه راهی هست! در این میان شرکت‌های زیادی هستند که برای پیشبرد اهداف سایر سازمان‌ها، دست به کرایه ابر رایانه می‌زنند. بدین صورت شما به‌جای اینکه برای انجام پژوهش‌ها و پردازش اطلاعات خودتان بخواهید یک ابر رایانه بخرید، می‌توانید با هزینه‌های بسیار کمتری دست به اجاره ابر رایانه بزنید. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌هایی است که به کمک آن می‌توانید یک ابر رایانه کرایه کنید!
اجاره یک ابر رایانه از شبیه‌سازان امیرکبیر
شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از پیشروترین شرکت‌های خدمات شبیه‌سازی بوده که ابر رایانه‌های خود را با قیمت‌های بسیار کمتری نسبت به سایر رقبا در اختیار سازمان‌ها، افراد و نهادهای مختلف قرار می‌دهد. برای کرایه یک ابر رایانه کافی است تا با مشاورین شبیه‌سازان امیرکبیر تماس بگیرید تا به‌صورت کامل شما را در این امر راهنمایی کنند.( gpu جی پی یو)
ابر رایانه های جهان
جدول زمانی ابررایانه‌ها ساخته شده در جهان
اینجا جدولی از سریع‌ترین ابررایانه‌های رکورددار همه منظورهٔ موجود در دنیا با سال کسب رکوردشان را می‌بینید. منبع عناوینی که سال ثبتشان قبل از سال ۱۹۹۳ است مختلف است اما برای عناوین بعد از سال ۱۹۹۳ از فهرست پانصد کامپیوتر برتر دنیا استفاده کرده‌ایم.
چرا باید از شبیه‌سازان امیرکبیر استفاده کرد؟
شبیه‌سازان امیرکبیر مفتخر است که با نازل‌ترین قیمت‌ها، انواع خدمات تخصصی شبیه‌سازی و پردازشی را در اختیار مشتریانش قرار می‌دهد. از سوی دیگر سرعت بسیار بالای سیستم‌های این شرکت، اجاره انواع مختلف سیستم‌های رایانه‌ای و ابر رایانه‌ای، سیستم‌های رایانش ابری، سرورهای محاسباتی و پردازش مجازی و… تنها بخشی از خدمات این شرکت است.
همچنین شما می‌توانید از خدمات پس از فروش شبیه‌سازان امیرکبیر استفاده کنید و در صورت بروز هرگونه مشکل و یا ایجاد هر نمونه سوالی، می‌توانید با پشتیبانی این شرکت در ارتباط باشید.
نتیجه‌گیری
قدرت و سرعت ابر رایانه‌های به قدری بالا بوده که انجام محاسبات و پردازش اطلاعاتی که امکان انجام آن با سیستم‌های معمولی وجود ندارد را در کسری از ثانیه انجام خواهد داد. از این‌رو شرکت‌ها و سازمان‌های بسیار زیادی که نیازمند انجام چنین پردازش‌هایی هستند، به استفاده و اجاره ابر رایانه روی می‌آورند. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌ها در زمینه کرایه انواع ابر رایانه‌ها بوده که آماده خدمت‌رسانی به شما عزیزان است.
مطالب مرتبط
مرکز ابر رایانه دانشگاه فردوسی مشهد
مرکز ابررایانه دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
مرکز ابر رایانه دانشگاه حکیم سبزواری
مرکز ابررایانه دانشگاه کردستان
مرکز ابر رایانه دانشگاه صنعتی شاهرود
مرکز ابررایانه دانشگاه صنعتی اصفهان
مرکز ابر رایانه دانشگاه شهید چمران اهواز
مرکز ابر رایانه دانشگاه بین المللی امام خمینی
مرکز ابر رایانه دانشگاه ارومیه
مرکز ابر رایانه دانشگاه علم و صنعت
سیستم های موازی – هوش شبیه سازی
قدرتمندترین ابر رایانه های جهان
سرعت پردازنده چگونه محاسبه می شود
سرعت پردازنده چیست و چرا اهمیت دارد
چه-کامپیوتری برای پایتون مناسب است
درباره اجاره سرور محسباتی چه باید بدانیم؟
حداقل سیستم مورد نیاز برای گوسین
سیستم مورد نیاز برای لمپس lamps
حداقل سیستم مورد نیاز برای شبیه سازی FEM
حداقل سیستم مورد نیاز برای comsol کامسول
سیستم مورد نیاز برای انسیس ansys
کامپیوتر قوی برای نرم افزار اباکوس abaqus ✔️
پردازش موازی و پایگاه های داده موازی
سیستم پردازش سنگین و تأخیر کم در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی
آشنایی با کامپیوتر محاسباتی قوی
روش آسان‌سازی پردازش داده با استفاده از عملیات محاسبات سنگین
تدوینی به‌صرفه‌تر با اجاره کامپیوتر تدوین
معرفی 6 کارت گرافیک برتر برای رندر
مر کز محاسبات شبیه سازان امیرکبیر
نحوه درخواست اجاره کامپیوتر محاسباتی
شماره تماس:✔️ 09021145350 ✔️ 02188769296
آدرس: تهران خیابان ولیعصر(ع)،دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی مکانیک، طبقه منفی یک، مرکز نوآوری، گروه شبیه‌سازان امیرکبیر
لیست اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی
