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Workstation MATLAB et Simulink sur mesureMATLAB and Simulink Workstation, Configured to Your Code

MATLAB a un profil de performance en deux temps. Les opérations d'algebre lineaire s'appuient sur des bibliotheques BLAS multithread qui exploitent tous les cœurs, tandis que le code utilisateur en boucle, la compilation Simulink et l'interface restent largement mono-thread. Le bon arbitrage dépend donc de ce que fait réellement votre code au quotidien.MATLAB has a two-sided performance profile. Linear algebra operations rely on multithreaded BLAS libraries that use every core, while loop-based user code, Simulink compilation and the interface remain largely single-threaded. The right trade-off therefore depends on what your code actually does day to day.

Comprendre ce que votre code parallélise vraimentUnderstanding what your code actually parallelises

Les produits matriciels, les factorisations et les FFT passent par des bibliotheques optimisées qui utilisent tous les cœurs disponibles. En revanche, une boucle for classique, un script séquentiel ou la phase de compilation d'un modèle Simulink s'executent sur un seul cœur. Si votre travail est domine par du code séquentiel, un processeur à haute fréquence et 8 à 16 cœurs sera plus efficace qu'une plateforme a 64 cœurs plus lents.Matrix products, factorisations and FFTs go through optimised libraries that use every available core. A classic for loop, a sequential script or the compilation phase of a Simulink model, by contrast, run on a single core. If your work is dominated by sequential code, a high-clock CPU with 8 to 16 cores will serve you better than a 64-core platform with lower frequencies.

  • Algebre lineaire et FFT : multithread, les cœurs comptent
  • Boucles et compilation Simulink : mono-thread, fréquence prioritaire
  • Profiler le code avant d'arbitrer cœurs contre fréquence
  • 8 à 16 cœurs rapides couvrent la majorité des usages
  • Linear algebra and FFT: multithreaded, cores matter
  • Loops and Simulink compilation: single-threaded, clocks matter
  • Profile your code before choosing cores over frequency
  • 8 to 16 fast cores cover the majority of workflows

Mémoire : le facteur qui bloque le plus souventMemory: the factor that blocks work most often

MATLAB manipule des tableaux entièrement en mémoire et duplique fréquemment les données lors des affectations. Une matrice de grande dimension peut donc occuper plusieurs fois sa taille nominale pendant un calcul. 64 Go constituent une base confortable pour du traitement de signal ou d'image ; 128 à 256 Go se justifient sur de grands jeux de données, du traitement de séries temporelles massives ou des simulations Monte-Carlo étendues.MATLAB holds arrays entirely in memory and frequently duplicates data during assignments, so a large matrix can occupy several times its nominal size during a computation. 64 GB is a comfortable baseline for signal or image processing; 128 to 256 GB is justified on large datasets, massive time-series processing or extended Monte-Carlo simulations.

  • 64 Go en base, 128 à 256 Go sur grands jeux de données
  • Prévoir la duplication temporaire des tableaux
  • ECC pertinente sur des calculs longs et non supervises
  • SSD NVMe rapide pour les fichiers MAT volumineux
  • 64 GB as a baseline, 128 to 256 GB on large datasets
  • Account for temporary array duplication
  • ECC is relevant for long unattended computations
  • Fast NVMe SSD for large MAT files

GPU, Parallel Computing Toolbox et deep learningGPU, Parallel Computing Toolbox and deep learning

Avec la Parallel Computing Toolbox, les objets gpuArray et la Deep Learning Toolbox s'appuient sur CUDA : une carte NVIDIA est donc requise. La quantité de VRAM fixe la taille des données que vous pourrez transférer sur le GPU d'un seul tenant. Pour du prototypage, une carte RTX série 40 ou 50 avec 12 à 16 Go suffit ; pour de l'entraînement de réseaux plus consequent, visez 24 Go ou davantage.With the Parallel Computing Toolbox, gpuArray objects and the Deep Learning Toolbox rely on CUDA, so an NVIDIA card is required. VRAM capacity sets how much data you can transfer to the GPU in one go. For prototyping, an RTX 40 or 50 series card with 12 to 16 GB is enough; for more substantial network training, target 24 GB or more.

  • gpuArray et Deep Learning Toolbox : carte NVIDIA CUDA requise
  • 12 à 16 Go de VRAM en prototypage
  • 24 Go et plus pour l'entraînement de réseaux
  • Vérifier la compatibilité CUDA avec votre version de MATLAB
  • gpuArray and Deep Learning Toolbox: NVIDIA CUDA card required
  • 12 to 16 GB of VRAM for prototyping
  • 24 GB or more for network training
  • Check CUDA compatibility with your MATLAB release

Repères de configurationConfiguration guidance

ProcesseurCPUIntel Core Ultra 9, Xeon w ou AMD Ryzen 9 - 8 à 24 cœurs rapides
Mémoire viveSystem memory64 Go DDR5 en base, 128 à 256 Go sur grands jeux de données
Carte graphiqueGraphicsNVIDIA RTX série 40/50 ou RTX Ada, 12 à 24 Go de VRAM
StockageStorageSSD NVMe PCIe 4.0/5.0 pour les jeux de données actifs
Stockage archivesArchive storageVolume secondaire haute capacité pour les résultats
RefroidissementCoolingDimensionne pour des calculs prolonges sans throttling
ValidationValidationAssemblage, burn-in et garantie assures par S2I

Repères indicatifs : la configuration finale est validée avec vous selon vos contraintes réelles (charge, budget, environnement).Indicative guidance: the final configuration is validated with you against your real constraints (workload, budget, environment).

Questions fréquentesFrequently asked questions

Seulement pour une partie des opérations. L'algebre lineaire, les FFT et certaines fonctions vectorisees passent par des bibliotheques multithread. Le code utilisateur en boucle, les scripts séquentiels et la compilation Simulink restent mono-thread et dépendent avant tout de la fréquence du processeur.Only for part of its operations. Linear algebra, FFTs and some vectorised functions go through multithreaded libraries. Loop-based user code, sequential scripts and Simulink compilation remain single-threaded and depend primarily on CPU clock speed rather than on core count.
Elle est nécessaire si vous utilisez gpuArray, la Deep Learning Toolbox ou toute fonction accélérée GPU, car MATLAB s'appuie sur CUDA. Pour un usage purement CPU, n'importe quelle carte d'affichage correcte convient et le budget est mieux place dans la mémoire vive.It is necessary if you use gpuArray, the Deep Learning Toolbox or any GPU-accelerated function, since MATLAB relies on CUDA. For purely CPU-based work, any decent display card will do and the budget is better spent on system memory instead.
Le plus simple est de profiler quelques scripts representatifs et de nous transmettre les résultats, ainsi que la taille typique de vos données. Nous en deduisons l'arbitrage entre fréquence, cœurs, mémoire et GPU, puis nous assemblons et testons la machine. Devis via la page contact.The simplest approach is to profile a few representative scripts and share the results with us, along with the typical size of your datasets. From there we derive the trade-off between clocks, cores, memory and GPU, then assemble and test the machine. Quotes via the contact page.

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