Parallel Computing Toolbox を用いて Simulink モデルを並列処理で実行する方法として、主に
1. PARFOR 関数を使用して並列にモデルを実行する方法
2. 各ワーカーにジョブを割り当てる方法
があります。以下、それぞれについて説明します。
1. PARFOR 関数を使用して並列にモデルを実行する方法
サンプルファイル parfor_example.zip を、ページ下部よりダウンロードできます。 ZIP ファイルを解凍すると、以下の 2 つのファイルがあります。
- test_parfor.m: PARFOR 内でシミュレーションを実行するプログラム
- sys_r10b.mdl: サンプルモデル(R2010b にて作成)
動作を確認するには、2つのファイルをカレントディレクトリに保存後、以下のコマンドを実行してください。
matlabpool open
test_parfor
PARFOR 関数の詳細については、>>doc parfor よりヘルプドキュメントをご覧下さい。
2. 各ワーカーにジョブを割り当てる方法
まず、ジョブを分散させるためには、以下の条件が満たされている必要があります。
- Simulink モデルの .mdl ファイルは、各ワーカーに対して、分散されたジョブにおいて個々に独立である必要があります。またモデルが依存するその他のファイルも同様です。全てのネットワークパスの依存関係がある場合は、指定されている必要があります。
- 各ワーカー上でモデルを独立に実行させるために SIM コマンドを記述した MATLAB ファンクションを記述します。
サンプルファイル job_example.zip を、ページ下部よりダウンロードできます。 ZIP ファイルを解凍すると、以下の 4 つのファイルがあります。
- samp_mpmd.m: 分散処理を記述したメインの MATLAB スクリプト
- samp_mpmd_R2012a_or_later.m: samp_mpmd.m をR2012a 以降用に書き換えたもの
- mysimfunc.m: model を実行するための MATLAB ファンクション
- sys1.mdl: サンプルモデル 1 (R2010b にて作成)
- sys2.mdl: サンプルモデル 2 (R2010b にて作成)
以下の例では、2つのローカルワーカー上で、2 つの Simulink モデルに対して、別々のデータセットでシミュレーションを行います。
動作を確認するには、4つのファイルをカレントディレクトリに保存し、samp_mpmd.m を実行してください。
なお、単一のマルチコアマシンと対照的に、クラスターコンピュータ上で Simulink のシミュレーションを分散させて実行することが推奨されています。これは、MATLAB の分散処理についても同じことが言えます。それぞれの実行時間は、各ワーカーにおける通信や初期化のオーバーヘッドをはるかに上回るため、クラスターマシンにそれぞれ大規模なシミュレーションを分散させることで、処理時間の短縮に繋がります。
単一のマルチコアマシン上では、その他の重要な制約要素、例えば全てのコアは一つのメモリバスを共有するといった要素が作用します。
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