如何在Matlab中利用并行处理

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我正在基于时间序列的计算。计算的每个迭代都是独立的。谁能分享一些在Matlab中利用并行处理的技巧/在线入门？如何在实际代码中指定？



回答：

由于您可以使用Parallel工具箱，因此建议您首先检查是否可以通过简单的方法进行操作。

基本上，不是写

for i=1:lots out(:,i)=do(something); end 你写

parfor i=1:lots out(:,i)=do(something); end 然后，您使用matlabpool创建多个工作程序（使用工具箱的本地计算机上最多可以有8个工作程序，如果您还具有Distributed Computing Server许可证，则在远程群集上最多可以有8个工作程序），然后运行代码，当您的迭代由8个内核而不是1个内核运行时，可以看到不错的速度提升。

即使parfor路由最简单，也可能无法立即使用，因为您可能会错误地建立索引，或者您可能以有问题的方式引用数组等。在编辑器中查看mlint警告，请阅读文档，并依靠良好的旧尝试和错误，您应该尽快找到答案。如果您有嵌套循环，通常最好只并行最内层的循环，并确保进行大量的迭代-这不仅是好的设计，而且还减少了可能给您带来麻烦的代码量。

请注意，尤其是如果您在本地计算机上运行代码，则可能会遇到内存问题（由于正在分页，因此可能会在并行模式下以非常慢的速度执行）：每个工作人员都会获得工作空间的副本，因此如果计算涉及创建一个500MB的阵列，则8个工作人员将需要总共4GB的RAM-然后您甚至还没有开始计算父进程的RAM！此外，最好只在计算机上使用N-1个内核，这样，计算机上可能仍在运行其他进程（例如强制性防病毒...），剩下一个内核。



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