工程師和科學家們面臨著用更少的時間建立復雜系統模型的需求，他們使用分布式和并行計算來解決高性能計算的問題。這些分布式的環境由多處理器和多核計算機來實現。 并行計算工具箱和Matlab分布式計算服務器允許你在Matlab中建模和開發分布式和并行應用，并在多核處理器和多核計算機中執行他們，而且并不離開你的及時開發環境。用這種方法來執行模型，你可以解決更大的問題，覆蓋更多的仿真情景并減少桌面資源。 開發分布式應用 分布式應用或者并行應用，包含獨立的任務，它可以獨立的執行，而并不需要任務間的通信。對于分布式應用來說，你可以使用分布式計算工具箱中的函數來為你的應用定制獨立的計算任務，它可以被收集到分布式的任務中并集群的提交執行。 開發并行應用 并行應用包含相互依存的任務，它在應用執行的過程中交換數據。工具箱和引擎包含基于MPI標準的函數，它支持Matlab開發并行應用中的通信。然而，使用這些基于MPI功能的函數包含跟蹤消息傳遞的詳細信息，像在處理器和控制處理器間的通信。 并行計算工具箱用兩種重要的方式簡化了并行應用的開發。首先，工具箱支持分布式矩陣，它在對待分布式處理器的數據時，把它作為一個單獨的矩陣，而不是作為在不同處理器上的獨立的矩陣。通過分布式矩陣，研究人員可以直接的在矩陣中展示操作，而并不需要

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab分布式和并行编程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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