从MATLAB应用特点详解科学计算工作站硬件配置（依据数据规模大小划分）

一．MATLAB应用软件介绍

MATLAB是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用MATLAB产品的开放式结构，可以非常容易地对MATLAB的功能进行扩充，从而不断深化对问题认识，更多提升MATLAB产品应用范围。

MATLAB产品广泛应用于各个行业,典型应用:

1 数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图

 

2 控制系统的设计与仿真

 

3 数字图像处理

 

4 通讯系统设计与仿真

4 财务与金融工程

二．MATLAB并行计算功能特点与硬件配置分解

随着科学计算的应用面扩大和深入,MATLAB的计算量越来越大,同时基于X86架构计算机多核并行计算技术成熟,MATLAB通过支持并行计算工具箱和分布式集群计算方式，完美借助多核架构的图形工作站和分布式集群的并行计算，大幅提升科学计算的效能。
 

2.1 MATLAB的并行计算介绍

对工作站的并行计算支持

MATLAB利用 Parallel ComputingToolbox，可以使用多核处理器、GPU 以及计算机集群来解决运算和数据密集型问题。循环并行化 (parallel for-loops)、特殊数组类型以及并行数值算法等高级结构让您实现 MATLAB 应用程序的并行化，而无需进行 CUDA 或 MPI 编程。可以使用 Simulink 工具箱并行运行一个模型的多个仿真。

工具箱提供用于在多核台式机上本地执行应用程序的12个worker（MATLAB 计算引擎）无需更改代码。

对分布式集群并行科学计算支持

借助MATLABDistributed Computing Server在计算机集群或网格计算服务上运行同一个应用程序。此外，还可以交互式执行或在成批执行并行应用程序。
 

主要功能

循环并行化 (parfor) - 用于在多处理器上并行运行任务的算法

支持启用了 CUDA 的 NVIDIA GPU

可在一个多核桌面上本地运行十二个 worker

通过 MATLAB Distributed Computing Server 可支持计算机集群和网格

并行应用程序的交互和批量执行

分布式数组和单程序多数据 (spmd) 结构 - 用于大型数据集处理和数据并行算法

 

2.2工作站硬件配置与科学计算分解

矩阵式求解代数方程组过程中,矩阵规模的大小涉及到占用内存的多少,数据量和算法涉及到CPU的核数和频率，数据存储和读取对矩阵存储的硬盘I/O有要求，在很大程度上影响了计算的速度.是加速矩量法计算的关键，典型计算机配置的每一个配件对MATLAB性能有不同表现。

CPU---有更多CPU核心的计算机比和数量少的有更好的表现，但是结果随着MATLAB应用而不同，MATLAB自