Matlab并行计算工具箱
Matlab 并行工具箱学习总结
目录Matlab 并行工具箱学习 (1)1.简介 (1)1.1.并行计算 (1)1.2.并行计算平台 (1)1.3.Matlab与并行计算 (1)2.Matlab 并行计算初探 (2)2.1.并行池 (2)2.1.1.配置和开启池（parpool） (2)2.1.2.获取当前池（gcp） (3)2.1.3.关闭池（delete） (4)2.2.循环并行parfor (4)2.2.1.Matlab client 和Matlab worker (4)2.2.2.并行程序中的循环迭代parfor (4)2.2.3.利用parfor并行for循环的步奏 (5)2.3.批处理（batch） (5)2.3.1.运行批处理任务 (5)2.3.2.运行批处理并行循环 (6)2.4.MATLAB的GPU计算 (6)2.4.1.GPU设备查询与选择 (8)2.4.2.在GPU上创建阵列 (8)2.4.3.在GPU上运行内置函数 (9)2.4.4.在GPU上运行自定义函数 (10)3.总结 (11)参考文献 (1)Matlab 并行工具箱学习1.简介高性能计算(High Performance Computing，HPC)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机。
可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。
1.1.并行计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户[1]。
1.2.并行计算平台平台是并行计算的载体，它决定着你可以用或只能用什么样的技术来实现并行计算。
Matlab中的并行计算方法介绍
Matlab中的并行计算方法介绍引言Matlab作为一种功能强大的科学计算工具，在各个领域的应用都不可忽视。
但是，随着数据规模的增加和计算复杂度的提升，单机计算已经无法满足研究者和工程师的需求。
这就需要使用并行计算的方法来实现更高效的计算。
本文将介绍一些常用的Matlab中的并行计算方法，包括如何使用Parallel Computing Toolbox中的函数、Parallel Computing Toolbox中的工具以及Parallel Computing Toolbox结合其他工具一起使用的方法。
一、Parallel Computing Toolbox函数的使用Parallel Computing Toolbox是Matlab中用于进行并行计算的工具箱，它提供了一系列方便易用的函数来实现并行计算。
其中主要的函数包括parfor、parpool和spmd。
1. parfor函数parfor函数是Matlab中用于实现循环并行计算的函数。
它可以将一个循环分解成多个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务，从而大大提高计算效率。
使用parfor函数的方法如下所示：```matlabparfor i = 1:N% 子任务的计算过程end```在这个例子中，N表示循环的迭代次数。
使用parfor函数的时候，需要注意以下几点：- 子任务之间的计算不能相互依赖，也就是说每个子任务之间不存在数据的读取和写入操作。
- 子任务的计算过程尽量保持相对独立，避免不必要的数据交互。
2. parpool函数parpool函数用于创建一个并行计算的池子，其中包含多个工作进程。
使用这些工作进程可以实现对大规模计算任务的分布式处理。
使用parpool函数的方法如下所示：```matlabparpool('local', N)```在这个例子中，N表示要创建的工作进程的数量。
使用parpool函数的时候，需要注意以下几点：- 工作进程的数量应根据实际情况进行调整，以保证计算效率和资源的合理利用。
matlab parpool用法
文章标题：深度探讨Matlab Parpool的用法及个人观点在现代科学和工程领域，计算机编程和数据分析已经成为了必不可少的技能。
Matlab作为一款强大的科学计算软件，其Parpool功能更是为了加速大规模数据处理而设计。
今天，我们将深入探讨Matlab Parpool的用法，并共享一些个人观点和理解。
1. Parpool简介Matlab Parpool是Matlab并行计算工具箱中的一个核心功能。
它允许用户在本地机器或集群上启动多个工作进程，以便并行执行计算密集型任务。
通过Parpool，用户可以充分利用计算资源，快速完成大规模数据处理和计算任务。
2. Parpool的基本用法在Matlab中，要使用Parpool功能，首先需要设置并行计算环境。
用户可以通过简单的命令来启动Parpool并指定所需的工作进程数量，例如：```matlabparpool(4)```上述命令将启动一个由4个工作进程组成的并行计算池。
一旦Parpool启动，用户就可以利用Matlab的并行计算函数来并行执行计算任务，从而提高计算效率。
3. Parpool的高级用法除了基本的并行计算功能外，Matlab Parpool还提供了许多高级用法，例如批量并行计算、分布式计算等。
通过这些高级功能，用户可以更灵活地配置并行计算环境，并实现更复杂的并行计算任务。
4. 个人观点和理解在实际的科学计算和数据分析工作中，我深切体会到了Matlab Parpool的重要性和优势。
通过合理地利用Parpool，我能够在较短的时间内完成大规模数据处理和计算，从而节省了大量的时间和精力。
我认为，Matlab Parpool不仅是一项强大的工具，更是现代科学和工程领域不可或缺的利器。
5. 总结与回顾Matlab Parpool的用法涉及了诸多方面，从基本的设置到高级的应用都需要我们深入了解和掌握。
通过本文的介绍，希望读者能够更好地理解并使用Matlab Parpool，从而提高工作效率和科研水平。
Matlab中的并行计算技术简介
Matlab中的并行计算技术简介随着计算机科学的迅速发展，对高性能计算的需求日益增长。
为了提高计算过程的效率，许多编程语言都引入了并行计算的概念。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，同样也提供了并行计算的技术来加速计算过程。
一、并行计算的基本概念并行计算是指将一个任务分解成多个子任务，并在多个处理单元上同时执行，以提高计算速度和效率。
在传统的串行计算中，任务按照顺序执行，每个任务必须等待上一个任务完成后才能开始。
而并行计算充分利用了计算机系统中的多核处理器、多台计算机等资源，将任务并发执行，加快了计算过程。
二、Matlab中的并行计算1. 并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）Matlab提供了并行计算工具箱，该工具箱包括了一些并行计算的函数和工具，方便用户在Matlab环境下进行并行计算。
通过该工具箱，用户可以轻松地将串行代码转化为并行代码，利用多核处理器提高计算速度。
2. 并行循环（parfor）Matlab中的并行循环(parfor)是一种常用的并行计算技术，它可以将循环中的迭代任务分配给不同的处理核心并行执行。
使用parfor关键字来替代传统的for循环关键字，用户可以轻松地在循环中实现并行计算。
在parfor循环中，每个迭代任务之间是独立的，不同迭代任务可以并行执行，从而提高整体的计算速度。
3. Matlab分布式计算服务器（MATLAB Distributed Computing Server）Matlab分布式计算服务器是一种能够跨多台计算机实现并行计算的技术。
通过搭建分布式计算服务器集群，可以将任务分发到不同的计算节点上进行并行计算。
这种方式在大规模计算和处理复杂计算问题时非常有效，可以大大提高计算速度和效率。
三、并行计算的优势与应用1. 提高计算速度并行计算可以充分利用计算机系统中的多个处理核心，并行执行任务，从而大幅度提高计算速度。
特别是对于科学计算和复杂数据处理，通过并行计算可以显著缩短计算时间，提高工作效率。
任务分配matlab
在MATLAB中，任务分配通常涉及将任务分配给一组处理器或线程以并行执行。
这可以通过使用MATLAB 的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）来实现。
以下是一个简单的任务分配的示例，展示了如何使用这个工具箱。
首先，确保你已经安装了并行计算工具箱。
然后，你可以按照以下步骤进行：1.初始化并行环境：使用parpool函数初始化一个并行工作池。
这个函数将启动一组工作进程，你可以指定进程的数量。
2.matlabparpool('local', 4); % 使用4个工作进程在本地机器上启动并行池1.定义任务：定义一个可以并行执行的任务。
这个任务通常是一个函数或者一个可以独立执行的代码块。
例如，假设我们有一个函数myFunction，它接受一个输入参数并返回一个结果。
matlabfunction result = myFunction(input)% 这里是函数的代码result = input * 2; % 只是一个简单的示例end1.创建任务数组：创建一个包含所有任务的数据数组。
每个元素代表一个单独的任务。
2.matlabtasks = 1:10; % 创建一个包含10个任务的数组，每个任务是将一个数字乘以21.分配和执行任务：使用parfor（并行for循环）来分配和执行任务。
parfor循环将自动将任务分配给可用的工作进程。
2.matlabresults = zeros(size(tasks)); % 初始化结果数组parfor i = 1:numel(tasks)results(i) = myFunction(tasks(i)); % 执行任务并将结果存储在结果数组中end1.关闭并行池：完成任务后，使用delete函数关闭并行池。
2.matlabdelete(gcp); % 关闭当前并行池1.查看结果：最后，你可以查看results数组来检查任务的结果。
MATLAB并行计算工具箱的使用方法
MATLAB并行计算工具箱的使用方法1. 引言在当今大数据时代，处理海量数据和复杂计算成为了一项重要的任务。
MATLAB并行计算工具箱为用户提供了解决这一挑战的强大工具。
本文将介绍MATLAB并行计算工具箱的使用方法，包括并行计算的基本概念、并行计算模型、代码优化和调试技巧等。
2. 并行计算概述并行计算是一种通过同时执行多个任务来加快计算速度的方法。
在传统计算中，任务按照顺序逐个执行，而在并行计算中，多个任务可以同时进行。
这样可以大大减少计算时间，提高计算效率。
3. 并行计算模型MATLAB并行计算工具箱提供了两种常见的并行计算模型：数据并行和任务并行。
3.1 数据并行数据并行指的是将数据分成多个部分，分别发送给多个计算核心进行并行处理。
这种模型适用于数据量很大，但每个子问题相对较简单的情况。
数据并行可以通过使用parallel Computing Toolbox中的parfor语句实现。
parfor语句类似于for循环，但是可以自动分配任务给不同的计算核心。
3.2 任务并行任务并行指的是将多个任务分配给不同的计算核心并行执行。
这种模型适用于多个独立任务的情况。
任务并行可以通过使用parallel Computing Toolbox中的spmd语句实现。
spmd语句可以将程序分成多个独立的部分，并在不同的计算核心上同时运行。
4. 并行计算的基本操作在使用MATLAB并行计算工具箱时，可以使用以下几个基本操作实现并行计算。
4.1 启动并行计算首先，需要通过在MATLAB命令行窗口输入"parpool"命令来启动并行计算。
这将根据计算机的处理器核心数量自动创建一个并行计算池，供并行计算使用。
使用"parpool"命令可以最大程度地利用计算机的多核处理能力。
4.2 并行计算的语法在使用并行计算时，需要使用一些特殊的语法来表示并行操作。
如前所述，parfor语句用于实现数据并行，spmd语句用于实现任务并行。
如何在Matlab中实现并行计算任务
如何在Matlab中实现并行计算任务导言：随着计算机技术的不断进步，日常生活中越来越多的任务需要进行大规模的数据处理和计算。
传统的串行计算方式已经无法满足高效的需求，而并行计算技术的应用则成为了当今计算领域的热点之一。
本文将重点讨论如何在Matlab中实现并行计算任务，以帮助读者更加深入地了解相关的概念和操作。
一、并行计算的基本概念并行计算可以简单地理解为同一时间内多个任务同时进行，以提高计算效率和节约时间。
在Matlab中，我们可以通过并行计算工具箱来实现这一目标。
并行计算工具箱提供了一系列的函数和工具，用于将单个任务分解为多个子任务，并在不同的处理单元上并行执行，最后将结果合并。
使用并行计算工具箱可以极大地提高计算速度和减少资源占用。
二、并行计算的基本流程在使用Matlab进行并行计算任务之前，需要先了解一些基本的流程和准备工作。
首先，需要确定是否需要并行计算来加速任务执行。
一般来说，较为复杂的计算任务或者需要处理大量数据的任务适合采用并行计算。
其次，要确定计算任务的分解方式，即将任务划分为多个更小的子任务。
可以根据任务的性质和需求，将数据划分为相等的子集或者根据相关性进行划分。
最后，需要合理地分配计算资源，包括处理器核心数、内存大小等。
根据实际情况合理分配资源可以最大程度地提高计算效率。
三、并行计算的实现方法在Matlab中，实现并行计算主要有两种方式：基于进程的并行计算和基于线程的并行计算。
基于进程的并行计算通过启动多个独立的Matlab进程来执行任务，每个进程拥有独立的内存空间和资源。
这种方式适用于解决大规模的问题，但需要额外的内存和时间开销。
基于线程的并行计算则通过创建多个线程来执行任务，所有线程共享同一内存空间和资源。
这种方式适用于规模较小的问题，但可节省内存和时间开销。
四、并行计算在Matlab中的具体操作在Matlab中实现并行计算任务需要使用到Parallel Computing Toolbox工具箱。
Matlab并行计算技术的应用指南
Matlab并行计算技术的应用指南1. 引言在现代科学和工程领域中，计算机模拟和数据处理已经成为不可或缺的工具。
而在这个过程中，高性能计算成为了关键。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，在处理大规模数据和计算复杂模型时发挥着重要作用。
而并行计算技术的应用可以帮助Matlab进一步提升计算效率，加速模拟和数据分析的速度。
本文将介绍Matlab并行计算技术的应用指南，帮助读者更好地利用这种技术提升计算效率。
2. 并行计算的基础知识在了解如何应用Matlab并行计算技术之前，我们先来了解一些并行计算的基础知识。
并行计算是一种利用多个处理单元（例如多个CPU或GPU）同时进行计算的技术。
这样做可以将一个计算任务划分成多个子任务，分配到不同的处理单元上进行并行计算，从而加速计算过程。
常见的并行计算技术包括向量化计算、多线程计算和分布式计算等。
3. Matlab中的并行计算工具Matlab提供了多种并行计算工具，用于实现并行计算。
其中最常用的有Parallel Computing Toolbox和Distributed Computing Server。
3.1 Parallel Computing ToolboxParallel Computing Toolbox是Matlab中用于实现并行计算的工具箱。
它提供了函数和工具，用于将计算任务分解为独立的子任务，并将其分配到多个处理单元上并行计算。
通过使用Parallel Computing Toolbox，可以充分利用多核处理器和集群计算资源，提升Matlab的计算效率。
3.2 Distributed Computing ServerDistributed Computing Server是Matlab中的一个可选工具，用于进行分布式计算。
分布式计算是一种将计算任务分配到多个机器上进行并行计算的技术。
通过使用Distributed Computing Server，可以将Matlab计算任务分布到远程机器或者云服务上进行计算，从而进一步提升计算效率。
matlab toolbox类型
matlab toolbox类型Matlab Toolbox 类型Matlab 是一种强大的数值计算与科学编程工具，由于其卓越的性能和丰富的功能，被广泛应用于科学、工程和金融等领域。
为了更好地满足不同领域用户的需求，Matlab 提供了丰富的工具箱（Toolbox），包含了各种专门用于特定领域的函数和工具。
本文将介绍 Matlab Toolbox 的类型及其应用。
一、控制系统工具箱（Control System Toolbox）控制系统工具箱是 Matlab 中用于设计、分析和模拟控制系统的重要工具箱。
它包含了许多在控制工程中常用的函数和算法，如PID 控制器设计、稳定性分析、系统响应等。
控制系统工具箱的使用可以帮助工程师快速实现对控制系统的建模、仿真和优化。
二、图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）图像处理工具箱是专门用于数字图像处理的工具箱，提供了丰富的图像处理函数和算法。
它可以帮助用户实现图像的滤波、增强、分割、配准等操作，还支持图像的压缩和编码。
图像处理工具箱被广泛应用于计算机视觉、医学影像分析、遥感图像处理等领域。
三、信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）信号处理工具箱提供了丰富的信号处理函数，用于设计和分析各种类型的信号。
这些函数包括了离散傅里叶变换（DFT）、滤波器设计、频谱分析等。
信号处理工具箱在音频处理、通信系统设计、生物医学信号处理等领域具有广泛的应用。
四、机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）机器学习工具箱是 Matlab 中用于实现各种机器学习算法的工具箱。
它包含了常用的分类、回归、聚类、降维等算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
机器学习工具箱的使用使得用户能够在数据挖掘、模式识别、预测分析等任务中实现自动化的学习与决策。
五、优化工具箱（Optimization Toolbox）优化工具箱是用于解决数学最优化问题的工具箱，提供了各种优化算法和函数。
Matlab-并行计算工具箱函数基本情况介绍
Matlab 并行计算工具箱的使用Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。
个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。
所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。
这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。
而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。
也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。
而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。
相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。
Matlab 并行计算工具箱中的函数有：1.Parfor (FOR循环的并行计算)；函数1：matlabpool其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。
函数2：parforFor循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。
但是外部的parfor部可以嵌套for循环。
函数3：batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。
Matlab 并行计算工具箱及MDCE介绍
3.1Matlab并行计算发展简介MATLAB技术语言和开发环境应用于各个不同的领域，如图像和信号处理、控制系统、财务建模和计算生物学。
MATLAB通过专业领域特定的插件（add-ons）提供专业例程即工具箱(Toolbox)，并为高性能库(Libraries)如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms，用于执行基本向量和矩阵操作的标准构造块的标准程序)、FFTW(Fast Fourier Transform in the West，快速傅里叶变换)和LAPACK(LinearAlgebra PACKage，线性代数程序包)提供简洁的用户界面，这些特点吸引了各领域专家，与使用低层语言如C语言相比可以使他们很快从各个不同方案反复设计到达功能设计。
计算机处理能力的进步使得利用多个处理器变得容易，无论是多核处理器，商业机群或两者的结合，这就为像MATLAB一样的桌面应用软件寻找理论机制开发这样的构架创造了需求。
已经有一些试图生产基于MATLAB的并行编程的产品，其中最有名是麻省理工大学林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的pMATLAB和MatlabMPI，康耐尔大学(Cornell University)的MutiMATLAB和俄亥俄超级计算中心(Ohio Supercomputing Center)的bcMPI。
MALAB初期版本就试图开发并行计算，80年代晚期MATLAB的原作者，MathWorks公司的共同创立者Cleve Moler曾亲自为英特尔HyperCube和Ardent 电脑公司的Titan超级计算机开发过MATLAB。
Moler1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MATLAB语言中有三个主要的障碍即：内存模式、计算粒度和市场形势。
MATLAB全局内存模式的多数并行系统的分布式模式意味着大数据矩阵在主机和并行机之间来回传输。
Matlab中的并行计算入门指南
Matlab中的并行计算入门指南一、引言在当今世界科技快速发展的背景下，计算速度和效率成为科学研究和工程应用中的重要问题。
为了解决这一问题，Matlab提供了并行计算功能，可以将计算任务分配到多个处理器或计算机上同时进行，从而大幅提升计算速度。
本文将介绍Matlab中的并行计算入门指南，让读者能够掌握并利用这一强大工具。
二、并行计算基础1. 并行计算概述并行计算是指将一个计算任务分成多个子任务，然后由多个处理器或计算机同时进行计算的方法。
通过并行计算，可以显著提高计算速度和效率。
2. 并行计算的优势通过并行计算，可以实现以下优势：（1）提升计算速度：将计算任务分配给多个处理器或计算机，每个处理器或计算机同时进行计算，从而大大缩短计算时间。
（2）提高计算能力：通过并行计算，可以将大规模计算任务分解成多个小任务分别计算，从而提高计算能力和处理复杂问题的能力。
（3）节省资源：通过并行计算，可以充分利用多个处理器或计算机的计算能力，节省计算资源的使用。
三、Matlab中的并行计算1. 并行计算工具箱Matlab提供了并行计算工具箱，包括Parallel Computing Toolbox和Distributed Computing Server。
这些工具箱为使用并行计算提供了丰富的函数和工具。
2. 并行计算模型Matlab中的并行计算采用了主-从模型。
主节点负责任务的分发和结果的收集，从节点负责实际的计算工作。
通过这种模型，可以实现任务的并行处理。
3. 并行计算的数据类型Matlab中的并行计算支持常见的数据类型，包括标量、向量、矩阵、结构体等。
通过并行计算工具箱提供的函数，可以对这些数据类型进行并行计算。
四、并行计算的实现1. 并行计算的设置在Matlab中使用并行计算前，需要先进行相应的设置。
可以通过修改Matlab的配置文件或使用并行计算工具箱提供的函数进行设置。
2. 并行计算的编程在Matlab中，可以使用多种方法进行并行计算的编程，包括使用循环、使用向量化操作、使用并行函数等。
Matlab中的并行计算与分布式处理方法
Matlab中的并行计算与分布式处理方法近年来，随着计算机硬件性能的提升和科学研究的发展，数据量和计算复杂度不断增加，使得串行计算已经无法满足需求。
因此，并行计算和分布式处理成为了解决大规模计算问题的重要方法。
在Matlab这一著名的科学计算工具中，也提供了一系列的并行计算和分布式处理方法，帮助用户更高效地处理复杂问题。
一、并行计算方法1. MATLAB Parallel Computing Toolbox在Matlab中，Parallel Computing Toolbox（简称PCT）是使用并行计算的关键工具之一。
它提供了一套丰富的函数和工具箱，使得用户可以轻松地将串行代码转变为并行代码。
通过将任务分解成独立的子任务，并利用并行循环、并行计算任务、并行数据集等功能，用户可以实现多个处理单元之间的并行计算，从而加速计算速度。
2. Matlab并行循环Matlab提供了parallel for循环的功能，可以将串行循环转化为并行执行的循环。
用户只需使用“parfor”关键字替换原有的“for”关键字，并指定循环的迭代范围，即可实现循环中的任务并行化。
这样一来，每个处理单元可以独立地执行循环的某一部分，大大提高了计算效率。
3. GPU并行计算除了利用CPU进行并行计算外，Matlab还支持利用图形处理器（GPU）进行加速计算。
通过使用Parallel Computing Toolbox中的GPU功能，用户可以将部分计算任务在GPU上并行执行，利用GPU的高并行计算能力，加速计算过程。
这在处理需要大量计算的科学计算、图像处理等领域尤为有效。
二、分布式处理方法1. MATLAB Distributed Computing Server与并行计算类似，Matlab也提供了分布式处理的功能，即利用多台计算机进行计算任务的分配与协同。
用户可以通过使用MATLAB Distributed Computing Server （简称MDCS）搭建分布式计算环境。
在MATLAB中使用并行计算的方法
在MATLAB中使用并行计算的方法随着计算机的普及和性能的提高，我们可以利用并行计算的方法来加速计算任务。
MATLAB作为一种广泛使用的数值计算环境，也提供了一些并行计算的方法来提高计算效率。
在本文中，我们将介绍如何在MATLAB中使用并行计算的方法，以及一些相关技巧和注意事项。
一、什么是并行计算并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并同时运行这些小任务以提高计算速度的方法。
在单核处理器时代，我们只能依次执行任务，而在多核处理器或者分布式计算环境下，我们可以同时执行多个任务，从而提高计算效率。
在MATLAB中，我们可以利用并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）来实现并行计算。
这个工具箱提供了一些函数和工具，可以帮助我们将任务分解为多个小任务，并将其分配到多个处理核心或者多台计算机上进行计算。
二、使用并行计算的好处使用并行计算的好处是显而易见的。
通过将任务分解为多个小任务，并同时运行这些小任务，我们可以大幅度提高计算速度，从而节省时间和资源。
这对于需要处理大量数据或者复杂计算的任务尤为重要。
此外，使用并行计算还可以提高代码的可扩展性和灵活性。
通过将任务分解为多个小任务，我们可以更好地利用计算资源，提高代码的并行性和并行效率。
这意味着我们可以轻松地将代码应用于不同规模的问题，并随着问题规模的增大而提高计算效率。
三、在MATLAB中，我们可以使用并行计算工具箱提供的函数和工具来实现并行计算。
以下是一些常用的方法：1. 使用parfor循环：parfor循环是MATLAB中的一个特殊的循环语句，用于并行执行循环体内的代码。
parfor循环与普通的for循环类似，但是它会将循环中的迭代任务分配到多个处理核心或者多台计算机上进行并行计算。
我们可以使用parfor循环来并行处理数组、矩阵等数据结构，从而提高计算效率。
2. 使用spmd语句：spmd语句是MATLAB中的一个特殊的语句，用于并行执行任务。
多核计算平台中MATLAB_并行计算工具包
多核计算平台中MATLAB_并行计算工具包MATLAB是一种强大的科学计算环境，常用于数据分析、算法开发、数值计算和模拟等领域。
然而，在大规模数据处理或复杂计算任务中，往往需要耗费大量的运算时间。
随着计算机硬件技术的发展，多核处理器已经成为主流，具备了更高的计算能力。
因此，通过并行计算技术可以将计算任务拆分为多个子任务并行执行，从而加快计算速度。
MATLAB并行计算工具包提供了一系列功能和工具，方便用户进行并行计算。
用户可以通过简单的修改代码，将串行MATLAB程序转换为并行程序，从而充分利用多核处理器的计算资源。
工具包中包含了以下几个主要功能：1. 并行for循环：将原本的for循环转换为并行循环，实现多个循环迭代的并行执行。
这可以在循环体内执行独立的计算任务，大幅度提升程序运行速度。
2. Task队列：通过将计算任务分配给不同的工作进程，实现多个任务的并行计算。
任务队列可以自动分配工作的数量、负载均衡和错误处理等。
3. 并行数据类型：工具包提供了多个并行数据类型，如并行数组（parallel array）、并行数据集（parallel data set）等。
这些数据类型将数据分布在多个工作进程上，可实现高效访问和计算，进一步提高计算速度。
使用MATLAB并行计算工具包，用户可以在不更改算法逻辑的前提下，将串行算法转换为并行算法。
工具包通过透明地管理并行计算资源和任务分发，极大地简化了并行编程的复杂度。
此外，工具包还提供了可视化和监控工具，方便用户实时监测并行计算的状态和性能。
除了以上提到的功能，MATLAB并行计算工具包还与其他MATLAB工具箱和函数库兼容，为用户提供了更丰富的功能和灵活性。
用户可以通过并行计算工具包，充分发挥多核计算平台的优势，提高MATLAB程序的运行效率和处理能力。
总之，MATLAB并行计算工具包是一个强大的工具，可以帮助用户在多核计算平台上实现并行计算。
通过利用多核处理器的计算能力，可以显著提高MATLAB程序的性能和效率，加快计算任务的完成速度。
Matlab 并行计算工具箱及MDCE介绍
3.1Matlab并行计算发展简介MATLAB技术语言和开发环境应用于各个不同的领域，如图像和信号处理、控制系统、财务建模和计算生物学。
MATLAB通过专业领域特定的插件（add-ons）提供专业例程即工具箱(Toolbox)，并为高性能库(Libraries)如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms，用于执行基本向量和矩阵操作的标准构造块的标准程序)、FFTW(Fast Fourier Transform in the West，快速傅里叶变换)和LAPACK(LinearAlgebra PACKage，线性代数程序包)提供简洁的用户界面，这些特点吸引了各领域专家，与使用低层语言如C语言相比可以使他们很快从各个不同方案反复设计到达功能设计。
计算机处理能力的进步使得利用多个处理器变得容易，无论是多核处理器，商业机群或两者的结合，这就为像MATLAB一样的桌面应用软件寻找理论机制开发这样的构架创造了需求。
已经有一些试图生产基于MATLAB的并行编程的产品，其中最有名是麻省理工大学林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的pMATLAB和MatlabMPI，康耐尔大学(Cornell University)的MutiMATLAB和俄亥俄超级计算中心(Ohio Supercomputing Center)的bcMPI。
MALAB初期版本就试图开发并行计算，80年代晚期MATLAB的原作者，MathWorks公司的共同创立者Cleve Moler曾亲自为英特尔HyperCube和Ardent 电脑公司的Titan超级计算机开发过MATLAB。
Moler1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MATLAB语言中有三个主要的障碍即：内存模式、计算粒度和市场形势。
MATLAB全局内存模式的多数并行系统的分布式模式意味着大数据矩阵在主机和并行机之间来回传输。
多核计算平台中MATLAB_并行计算工具包_GAOQS
多核计算平台中MA TLAB 并行计算工具包 (2)1 MA TLAB 并行计算工具包简介 (2)主要功能 (2)2数据并行编程（parfor ） (4)2.1 简介 (4)2.1.1 parfor 的使用场景 (4)2.1.2使用matlabpool 设置MA TLAB 资源 (4)2.1.3 创建 parfor-Loop (5)2.1.4 for-Loops 与 parfor-Loops 的差异 (5)2.1.5 规约赋值 (6)2.2 parfor 程序设计注意事项 (7)2.2.1 MA TLAB 路径 (7)2.2.2 错误处理 (7)2.2.3 局限性 (7)2.2.4 性能考虑 (9)2.2.5 与早期MA TLAB 软件的兼容性 (10)3任务并行编程（spmd ） (10)3.1 使用spmd 结构 (10)3.1.1简介 (10)3.1.2何时使用spmd (10)3.1.3 使用matlabpool 创建matlab 资源 (11)3.1.4 定义一个spmd 语句 (11)3.2通过Composites 访问数据 .................................................................................. 13 3.2.1简介 (13)3.2.2 在spmd 语句中创建composite (13)3.2.3 变量的持久性和spmd 的次序 (15)3.2.4 在spmd 外创建composite (16)3.3分布式数组 (16)3.3.1 分布式 vs codistrbuted 数组 (16)3.3.2 创建分布式数组 (16)3.3.3 创建codistributed 数组 (17)3.4编程建议 (17)3.4.1 MATLAB 路径 (18)3.4.2 错误处理 (18)3.4.3 局限性 (18)4多核环境下matlab 并行工具箱运行方法 (19)5矩阵向量乘与矩阵矩阵乘多核并行化 (20)^_^---多核计算平台中MATLAB 并行计算工具包1 MATLAB 并行计算工具包简介工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算的问题。
THE MATHWORKS 公司推出新版并行计算工具箱(PARALLEL COMPUTING TOOLBOX)
THE MATHWORKS 公司推出新版并行计算工具箱（PARALLEL COMPUTING TOOLBOX）The MathWorks 近日宣布推出新版 Parallel Computing Toolbox（并行计算工具箱），该版本提供了改进的分布式数组，可以让 MATLAB 用户直接访问多核计算机或计算机集群上存储的 MATLAB 进程数据。
此外，Statistics Toolbox（统计工具箱）和 Communications Toolbox （通信工具箱）中的关键算法与 Parallel Computing Toolbox 一起运行时的执行速度会更快。
借助 Parallel Computing Toolbox 中的新功能，工程师和科学家们可以在桌面环境下更有效地使用高级硬件平台。
分布式数组和与其一起使用的改进型 MathWorks 并行计算工具集可以帮助 MATLAB 用户轻松地操作计算机集群或多核计算机上的大规模数据集，而无需对算法代码做很大的改动。
“随着硬件系统的功能变得更加强大，MATLAB 用户将面临越来越多的数据密集型问题，而这些问题都涉及到相当复杂的数据集”，The MathWorks 公司并行计算和应用发布的技术市场部经理 Silvina Grad-Freilich 说。
“将并行计算功能添加到我们的产品中以后，用户就可以更加得心应手地利用并行应用程序的优势来处理大规模数据集了。
另外，由于用户仍旧可以处于 MATLAB 环境，因此成本很低，工作流程也得到简化，从而可以更快地得出结果。
”Parallel Computing Toolbox 与MathWorks 其他工具箱一起使用，可实现加速在多处理器硬件环境下的特定算法，且无需用户编写或修改代码。
具体来说，Statistics Toolbox 中的bootstrap自举法和cross validation交叉验证算法得到了修改，这些算法是重采样方法，需要重复评估多个样本数据的统计功能。
MATLAB并行运算测试效率评估
MATLAB并行运算测试效果评估1 MATLAB并行计算机制MA TLAB提供了并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox），可以将一个MA TLAB会话（session，即client）的计算工作分配到其他的MA TLAB会话（也称为worker）。
在没有使用并行计算工具箱的情况下，MA TLAB的计算工作是由client执行的；当使用了并行计算工具箱后，MA TLAB能够创建多个worker（MA TLAB确定了最大上限是8个），由client 将计算工作分配到worker并行执行。
并行计算工具箱有三种典型的使用场景：1、Parallel for-Loops (parfor)：将for循环中的执行语句分配到不同的worker并行执行。
要保证执行结果正确，需要保证for循环中的代码是能够彼此互不依赖。
Parfor实现的是代码级别的并行处理机制。
2、Batch Jobs：即批任务执行机制，一个worker负责一个job。
一个任务通常是一个M文件或者一个函数。
Batch Jobs实现的是任务（函数、文件为载体）级别的并行处理机制。
3、Large Data Sets：当处理的数据量太大超出内存负荷后，可以将此大数据分配到不同的worker，每一个worker只包含其中一部分数据，但是用户仍然可以将此大数据作为一个整体来操作。
本文评估了parfor工作效率。
Parfor工作原理如下图所示，MA TLAB client启动了3个worker 来并行执行parfor中的代码，一个CPU核对应一个worker。
本测试所用PC的CPU只有两个核，因此最多只能启动两个worker。
除了并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox），matlab还支持分布式计算引擎（MA TLAB Distributed Computing Engine(Server)，简称MDCE），可以扩展应用程序，将其应用到一个集群上的多台计算机，如下图所示。
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jm=findResource('scheduler','type','jobmanager','name','ccy'); j = createJob(jm); fun=inline('4./(1+x.^2)','x'); worker_number=20; for i=1:worker_number
作业将被标记为完成状态. 5.返还作业结果 6.销毁作业——当所有作业完成,结果收集回来后,需要销毁作业以释放内存. 下面这段程序创建了三个独立的任务,产生 3 个不同维度的随机数矩阵. % 寻找一个作业管理器并创建一个作业 jm = findResource(‘scheduler’, ‘type’, ‘jobmanager’); job = createJob(jm); % 为作业创建独立的任务 task1 = createTask(job, @rand, 1, {1}); task2 = createTask(job, @rand, 1, {2}); task3 = createTask(job, @rand, 1, {3}); % 提交任务,等待完成 submit(job); waitForState(job, ‘finished’); %得到结果并显示 results = getAllOutputArguments(job); for i = 1 : 3 disp(results{i}) end 3.3.3.2 设计开发并行应用程序 并行应用程序适用于解决那些可以被分割为在整个应用程序生命周期中的特定时间交换数 据和同步化的独立任务的问题。分布式计算工具箱支持用于设计开发并行应用程序的特定方 法：使用并行 for 循环和分布式数组，或使用消息传递构造。这些构造使得我们可以对并行 应用程序有很好的控制。可以将任何串行 MATLAB 算法转换成使用这些构造的并行算法。
2.创建一个作业——创建作业用以产生一个任务集合.作业存在于作业管理器中,而一个在本 地 MATLAB 内核中的作业对象代表相应的作业.
3.创建任务——创建任务添加到作业中去,可以用本地 MATLAB 内核中的任务对象表示作业 中的每一个任务.
4.提交作业到待执行的任务队列——当作业的每一个任务都被定义之后,将它提交到作业管 理器或者作业调度程序.它们将任务分配到各个节点执行.当各节点的所有任务执行完毕后,
val_pi=val_pi+results{i}; end destroy(j); str=sprintf('PI=%e,Error=%e',val_pi,val_pi-pi); disp(str); val_pi /redirect.php?fid=37&tid=570&goto=nextnewset （三）MATLAB 中的并行程序开发
MDCE 主要用于执行 Clinet Session 中定义的 job 和 task
一、安装 MDCE MDCE 安装在 D:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox\distcomp\bin 目录下： 在 Matlab 的 command windows 中执行 复制内容到剪贴板 代码: mdce install %安装引擎 mdce start %启动引擎 执行上面两条命令后，分布式计算引擎服务程序就安装完毕了。MDCE 就是一个服务进程， 在使用 MDCE 之前需要首先启动它。
3.3.3.1 编写分布式应用程序
分布式应用程序适用于解决可以被分割为在几个处理器上独立执行的完全独立工作或任务 单的问题.如 Monte Carlo 模拟和其它粗粒（coarse-grained）或易并行（embarrassingly parallel）应用程序。分布式计算工具箱提供的功能可以将应用程序分割为能在多个 worker （从客户会话中单独运行的 MATLAB 计算引擎）上独立执行的任务。在一个应用程序中， 这些任务可以包含一个或多个 MATLAB 功能，或涵盖多组参数的完整 Simulink 模型。
Matlab 并行计算工具箱
（一）Matlab 分布式和并行编程 Distributed and Parallel Programming 11/29/2008 10:31:15 AM
Today's engineers and scientists, faced with the demand to model increasingly complex systems in less time, are pursuing distributed and parallel solutions in high-performance computing (HPC) distributed environments made out of commercial off-the-shelf (COTS) multiprocessor, multicore computers. 工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计 算来解决高性能计算的问题。这些分布式的环境由多处理器和多核计算机来实现。 并行计算工具箱和 Matlab 分布式计算服务器允许你在 Matlab 中建模和开发分布式和并行应 用，并在多核处理器和多核计算机中执行他们，而且并不离开你的及时开发环境。用这种方 法来执行模型，你可以解决更大的问题，盖更多的仿真情景并减少桌面资源。 开发分布式应用 分布式应用或者并行应用，包含独立的任务，它可以独立的执行，而并不需要任务间的通信。 对于分布式应用来说，你可以使用分布式计算工具箱中的函数来为你的应用定制独立的计算 任务，它可以被收集到分布式的任务中并集群的提交执行。 开发并行应用 并行应用包含相互依存的任务，它在应用执行的过程中交换数据。工具箱和引擎包含基于 MPI 标准的函数，它支持 Matlab 开发并行应用中的通信。然而，使用这些基于 MPI 功能的 函数包含跟踪消息传递的详细信息，像在处理器和控制处理器间的通信。 并行计算工具箱用两种重要的方式简化了并行应用的开发。首先，工具箱支持分布式矩阵， 它在对待分布式处理器的数据时，把它作为一个单独的矩阵，而不是作为在不同处理器上的 独立的矩阵。通过分布式矩阵，研究人员可以直接的在矩阵中展示操作，而并不需要处理复 杂的信息传递。工具箱为分布式矩阵提供了超过 150 个的 Matlab 函数，包括基于 ScaLAPACK 的线性算数。第二，工具箱包含新的交换的并行执行模型。从而，研究人员可以在许多个处 理器和内核中，并行同时的工作。这个模式可用于交互的开发、设计开发和解决问题。 支持调度程序 对于任务调度工作，你可以或者使用 MathWorks 的工具经理，这个调度程序。它配置在引 擎中或者第三方的调度程序。这个工具箱和引擎支持所有的第三方的调度程序，像 LSF 平 台，Microsoft Windows Compute Cluster Server, PBS, 和 Sun Grid Engine。或者直接的，或 者通过基因调度接口来实现。这些资源包括安装脚本，在线技术解决和供应商提供的一体化 脚本。这些都可以帮助你结合工具箱和引擎到你已经存在的计算环境中。 /Article/D-P.html （二）Matlab 分布式计算工具箱使用指南(转载) 使用 Matlab 进行分布式计算需要两个产品： 1、分布式计算工具箱(Distributed Computing Toolbox) 2、Matlab 分布计算引擎 MDCE(Matlab Distributed Computer Engine)
分布式应用程序的工作流程一般是:
1.寻找一个作业管理器(或者作业调度程序(scheduler))——你的网络上可能有一个或多个作 业管理器（但是通常只有一个 scheduler）;用来寻找一个作业管理器或者作业调度程序的函 数 findResource()在当前 MATLAB 内核中创建一个对象,用来表示将要运行作业的作业管理 器或者作业调度程序.
二、启动一个 Job Manager 复制内容到剪贴板 代码: startjobmanager -name matlabsky -v %启动一个名为 matlabsky 的作业管理进程 jm = findResource('scheduler','type','jobmanager', 'Name', 'matlabsky'); %找出 PC 上有效的分布 计算资源 三、启动 Worker 复制内容到剪贴板 代码: startworker -name worker1 out = findResource('worker') waitForState(job, 'finished',1000) jm=findResource('scheduler','type','jobmanager','name','default_jobmanager'); 四、分布式计算工具箱示例 在运行示例之前，必须先安装 MDCE，然后启动一个 Job Manager 和若干个 Worker，并 且在 Job Manager 中注册 Worker。要查看 MDCE 进程的状态，可以用 nodestatus.bat 批处理 文件来查看。如果在 Job Manager 中没有注册 Worker，那么 Job Manager 就没有办法把任务 分配给 Worker 计算，当调用 waitForState(job, 'finished')命令时，就会发生死锁。
在解释分布式数组之前,先说明一个专用词汇:lab.当 MATLAB 工作进程开始工作时,它们在 默认情况下是独立工作,也可以相互通信协同工作.这时他们被称为 labs. 分布式数组是存储 一组 labs 中分割后各部分数据的特殊数组. 你可以进行各种操作,如变换,直接分解分布式阵 列, 就像使用常用数组一样.