MATLAB-clusters voor gedistribueerde computing maken op virtuele Azure-machines
Gebruik Microsoft Azure virtuele machines om een of meer MATLAB gedistribueerde Computing Server clusters te maken voor het uitvoeren van uw reken intensief parallelle MATLAB-workloads. Installeer uw MATLAB-software voor gedistribueerde Computing Server op een virtuele machine om te gebruiken als basis installatie kopie en gebruik een Azure Quick Start-sjabloon of Azure PowerShell script (beschikbaar op github) om het cluster te implementeren en te beheren. Maak na de implementatie verbinding met het cluster om uw workloads uit te voeren.
Belangrijk
Sinds dit artikel is geschreven, is er nu formele ondersteuning voor het gebruik van MATLAB-toepassingen in Azure. Het is raadzaam dat deze meer recente mogelijkheden worden gebruikt in plaats van de sjabloon en scripts waarnaar in dit artikel wordt verwezen. Zoek in de Azure Marketplace naar ' MATLAB '; meer informatie over het uitvoeren van MATLAB-toepassingen op Azure is beschikbaar via MathWorks.
Over MATLAB en MATLAB gedistribueerde Computing Server
Het MATLAB -platform is geoptimaliseerd voor het oplossen van technische en weten schappelijke problemen. MATLAB-gebruikers met grootschalige simulaties en gegevens verwerkings taken kunnen gebruikmaken van MathWorks parallel computing-producten om hun computerintensieve workloads te versnellen door gebruik te maken van compute clusters en Grid-Services. Met de werk balk voor parallelle computing kunnen MATLAB-gebruikers parallelliseren toepassingen gebruiken en profiteren van multicore-processors, gpu's en reken clusters. Met de functie voor gedistribueerde Computing van MATLAB kunnen MATLAB-gebruikers gebruikmaken van veel computers in een berekenings cluster.
Met behulp van Azure virtual machines kunt u clusters voor gedistribueerde computing servers maken met dezelfde mechanismen die beschikbaar zijn voor het verzenden van parallelle werken als on-premises clusters, zoals interactieve taken, batch taken, onafhankelijke taken en het communiceren van taken. Het gebruik van Azure in combi natie met het MATLAB-platform heeft veel voor delen ten opzichte van het inrichten en gebruiken van traditionele on-premises hardware: een groot aantal VM-grootten, het maken van clusters op aanvraag, zodat u alleen betaalt voor de reken bronnen die u gebruikt, en de mogelijkheid om modellen op schaal te testen.
Vereisten
- Client computer : u hebt een Windows-client computer nodig om te communiceren met Azure en het MATLAB gedistribueerde Computing Server-cluster na de implementatie.
- Azure PowerShell -Zie Azure PowerShell installeren en configureren om het op de client computer te installeren.
- Azure-abonnement : als u nog geen abonnement hebt, kunt u in slechts een paar minuten een gratis account maken. Voor grotere clusters kunt u een abonnement op basis van betalen naar gebruik of andere aankoop opties overwegen.
- vcpu's-quotum : u moet mogelijk het vCPU quotum verhogen voor het implementeren van een groot cluster of meer dan één MATLAB gedistribueerd Computing Server-cluster. Als u een quotum wilt verhogen, opent u gratis een aanvraag voor een online klant ondersteuning .
- MATLAB-, parallelle reken-en MATLAB-server licenties voor gedistribueerde computing : de scripts gaan ervan uit dat de gehoste licentie Manager MathWorks wordt gebruikt voor alle licenties.
- MATLAB gedistribueerde Computing Server-software : wordt geïnstalleerd op een virtuele machine die wordt gebruikt als de basis-VM-installatie kopie voor de cluster-vm's.
Stappen op hoog niveau
De volgende stappen op hoog niveau zijn vereist om virtuele Azure-machines te gebruiken voor uw MATLAB-clusters voor gedistribueerde computing. Gedetailleerde instructies vindt u in de documentatie bij de Quick Start-sjabloon en scripts op github.
Een basis installatie kopie van een virtuele machine maken
Down load en installeer MATLAB gedistribueerde Computing Server-software op deze VM.
Notitie
Dit proces kan een paar uur duren, maar u hoeft dit slechts één keer te doen voor elke versie van MATLAB die u gebruikt.
Een of meer clusters maken
- Gebruik het meegeleverde Power shell-script of gebruik de Quick Start-sjabloon om een cluster te maken op basis van de installatie kopie van de virtuele machine.
- Beheer de clusters met behulp van het opgegeven Power shell-script, waarmee u clusters kunt weer geven, onderbreken, hervatten en verwijderen.
Clusterconfiguraties
Op dit moment kunt u met het script en de sjabloon voor het maken van het cluster een topologie met één gedistribueerde computing-server maken. Als u wilt, maakt u een of meer extra clusters, waarbij elk cluster een verschillend aantal werk-Vm's heeft, met behulp van verschillende VM-grootten, enzovoort.
MATLAB-client en-cluster in azure
De knoop punten van het MATLAB-client knooppunt, het MATLAB-taak planner en de MATLAB gedistribueerde Computing Server worden allemaal geconfigureerd als Azure-Vm's in een virtueel netwerk, zoals wordt weer gegeven in de volgende afbeelding.
- Als u het cluster wilt gebruiken, maakt u verbinding via Extern bureaublad met het client knooppunt. Het client knooppunt voert de MATLAB-client uit.
- Het client knooppunt heeft een bestands share die toegankelijk is voor alle werk nemers.
- MathWorks gehoste licentie Manager wordt gebruikt voor de licentie controles voor alle MATLAB-software.
- Standaard wordt één MATLAB gedistribueerde Computing Server worker per vCPU gemaakt op de virtuele machines van de werk nemer, maar u kunt een wille keurig aantal opgeven.
Een cluster op basis van Azure gebruiken
Net als bij andere typen clusters voor gedistribueerde Computing Server moet u het cluster Profiel beheer in de MATLAB-client (op de client-VM) gebruiken om een MATLAB-taak planner-cluster profiel te maken.

Volgende stappen
- Voor gedetailleerde instructies voor het implementeren en beheren van MATLAB gedistribueerde Computing Server clusters in azure, zie de github -opslag plaats die de sjablonen en scripts bevat.
- Ga naar de MathWorks-site voor gedetailleerde documentatie voor de gedistribueerde Computing-Server van MATLAB en MATLAB.