Parallel Computing with MATLAB(并行计算)
MATLAB并行计算的实现方法与技巧
MATLAB并行计算的实现方法与技巧1. 引言MATLAB是一种非常强大的数值计算和科学编程工具，但在处理大规模数据以及复杂计算任务时，单个计算机资源的限制会导致计算效率低下。
为了充分利用计算资源，提高计算速度，我们可以使用并行计算技术。
本文将介绍MATLAB并行计算的实现方法与技巧，帮助读者合理利用多个计算核心，提升计算效率。
2. 并行计算概述并行计算是将一个任务划分为多个子任务，同时在多个计算核心上进行计算，以加快计算速度。
在MATLAB中，我们可以使用Parallel Computing Toolbox来实现并行计算。
其主要方式有两种：任务并行计算和数据并行计算。
3. 任务并行计算任务并行计算是指将一个大任务分解成多个子任务，每个子任务被分配到不同的计算核心上执行。
MATLAB提供了parfor循环来方便开发者实现任务并行计算。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用parfor实现任务并行计算：```matlabparfor i = 1:100output(i) = myFunction(input(i));end```上述代码中，myFunction是一个需要计算的函数，input是输入数据，output是输出结果。
通过parfor循环，每个循环迭代都会在不同的计算核心上运行，从而提高计算速度。
需要注意的是，parfor循环中的每个迭代必须是独立的，不依赖于其他迭代的结果。
否则，parfor将无法正确处理结果的依赖关系。
4. 数据并行计算数据并行计算是指将一个大任务中的数据划分成多个部分，每个部分在不同的计算核心上进行计算。
MATLAB提供了spmd语句（single program multiple data），使得数据并行计算更容易实现。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用spmd语句实现数据并行计算：```matlabspmddata = labindex:2:100;output = myFunction(data);end```上述代码中，labindex是一个特殊的变量，表示当前计算核心的索引。
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。
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并行计算代码
matlab并行计算代码在数字化时代的今天，计算机科学技术的快速发展为我们提供了更高效、更快速的计算方法。
而在众多的编程语言中，MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于工程、科学研究以及数据分析等领域。
然而，随着问题的复杂性不断增加，单机计算已经不能满足我们的需求。
因此，并行计算技术的应用成为了提升计算效率的重要途径。
本文将介绍MATLAB并行计算的相关内容，并提供一些并行计算代码示例。
一、MATLAB并行计算的概述在传统的单机计算中，MATLAB通过串行方式执行代码，一次仅处理一个任务。
然而，在一些大规模计算、大数据处理以及复杂算法实现等情况下，串行计算往往会导致计算效率低下。
并行计算技术通过同时利用多个处理器或计算节点，将任务划分成多个子任务，并通过并行执行提高计算速度。
在MATLAB中，我们可以利用Parallel Computing Toolbox工具箱来实现并行计算。
二、并行计算的基本原理和方式1. 并行计算基本原理并行计算基于任务划分和数据分发的思想，将一个大任务划分为多个小任务，每个小任务在不同处理器上或不同计算节点上并行执行，最后将各个小任务的计算结果合并得到最终结果。
2. 并行计算的方式（1）任务并行：将一个大任务划分为多个独立的小任务，每个小任务分配给不同的处理器或计算节点并行执行，最后将各个小任务的结果合并。
（2）数据并行：将数据划分为多个子数据集，每个处理器或计算节点分别处理一个子数据集，最后将各个处理器或计算节点的结果合并。
三、MATLAB并行计算代码示例下面给出两个简单的MATLAB并行计算代码示例，以帮助读者更好地理解并行计算的应用。
1. 任务并行示例```matlabmatlabpool open 4 % 打开一个拥有4个工作进程的并行计算池spmd% 在每个工作进程上执行的任务a = [1 2 3 4];b = labindex; % 获取当前工作进程编号c = a + b;disp(c);endmatlabpool close % 关闭并行计算池```上述代码中，我们使用`matlabpool`命令打开一个具有4个工作进程的并行计算池。
MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作-图解
MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作操作举例用的是MATLAB 7.11（R2010b）。
并行运算和分布式运算的三个典型适用情形：parallel for‐loop、batch job和large data sets。
1、 并行运算（Parallel Computing）1.1 编写包含并行命令的代码以parallel for‐loop为例，如果程序中for循环（如for i=1:100）的每次迭代式相互独立的，即i每次取值进行运算的结果，不会影响的下一次取值的运算，就可以把“for”改成“parfor”。
1.2 打开matlabpool，确定worker数量以启动本地2个worker为例，在MATLAB主界面的“Command Window”里输入命令：matlabpool open local 2启动的worker数量根据用户的需求以及计算机的CPU（core）的数量来确定，根据本人的试验，启动的worker数不能超过计算机的CPU（core）数量。
1.3 运行程序通过计时器可看出并行运算所需的时间比串行运算明显少很多。
1.4 关闭matlabpool在MATLAB主界面的Command Window里键入命令：matlabpool close每次运行完之后要关闭matlabpool，以防下次需要开启不同数量worker时产生冲突。
2、 分布式运算（Distributed Computing）2.1 编写包含并行命令的代码同1.1。
2.2 开启mdce服务参与分布式运算集群里的所有计算机都必须开启mdce服务。
首先在MATLAB主界面的“Current Folder”里进入路径：MATLAB根目录\toolbox\distcomp\bin然后在“Command Window”里输入命令：!mdce install装载完成后再输入命令：!mdce start注意前面的“！”。
2.3 创建、配置job manager首先在计算机本地路径MATLAB根目录\toolbox\distcomp\bin里打开“admincenter”文件。
Matlab中的并行计算与多线程编程
Matlab中的并行计算与多线程编程一、介绍在计算科学和工程领域，计算速度是一个重要的考量因素。
随着硬件技术的进步，计算机处理器变得越来越强大，能同时执行多个线程的多核处理器也越来越常见。
为了充分利用这些硬件资源，许多编程语言提供了并行计算和多线程编程的支持。
而在Matlab中，我们也可以使用并行计算和多线程编程来加速计算过程。
二、并行计算概述并行计算指的是将一个问题同时分解为多个子问题，并在不同的处理器上同时执行这些子问题。
通过将计算任务分配给多个处理器，可以大大提高计算速度。
在Matlab中，我们可以使用Parallel Computing Toolbox来实现并行计算。
三、并行计算的基本概念1. 并行循环并行循环是实现并行计算的一个基本概念。
在Matlab中，我们可以使用parfor 命令来创建一个并行循环。
parfor命令会自动将循环的迭代过程分配给不同的处理器来执行，从而加速计算过程。
例如，我们可以使用以下代码来计算一个向量的平方和：```matlabvec = [1, 2, 3, 4, 5];sum = 0;parfor i = 1:length(vec)sum = sum + vec(i)^2;enddisp(sum);```2. 并行函数除了并行循环，Matlab还提供了一些并行函数，可以在并行计算中使用。
这些函数可以同时对多个元素进行操作，提高计算效率。
例如，我们可以使用以下代码计算两个向量的点积：```matlabvec1 = [1, 2, 3, 4, 5];vec2 = [5, 4, 3, 2, 1];product = zeros(size(vec1));parfor i = 1:length(vec1)product(i) = vec1(i) * vec2(i);enddisp(sum(product));```四、多线程编程概述多线程编程是指同时执行多个线程的编程方式。
Matlab的并行计算和分布式计算技术
Matlab的并行计算和分布式计算技术近年来，计算科学领域的发展日新月异，人们对计算速度和效率的要求也越来越高。
Matlab作为一种强大而灵活的计算工具，其并行计算和分布式计算技术为提升计算效率提供了强有力的支持。
本文将重点探讨Matlab的并行计算和分布式计算技术的相关概念、原理和应用。
一、Matlab的并行计算技术并行计算是一种将计算任务划分为多个子任务，同时进行计算以提高计算效率的技术。
Matlab通过多种方式实现了并行计算，其中最常用的方法是使用Parallel Computing Toolbox。
1. Parallel Computing Toolbox简介Parallel Computing Toolbox为Matlab用户提供了丰富的并行计算功能和工具。
它支持多种并行计算模型，包括数据并行、任务并行和通信并行等。
用户可以根据不同的计算任务需求，选择适合的并行计算模型来提高计算效率。
2. 并行计算原理与应用在并行计算中，任务的划分和数据的分发是关键的步骤。
Matlab通过使用Parallel Computing Toolbox，可以将独立且可并行计算的子任务分配到多个处理器或计算节点上，并通过数据并行和任务并行的方式实现加速。
数据并行是将数据划分到多个处理器或计算节点上，每个节点执行相同的操作，最后将结果合并。
而任务并行是将不同的子任务分配到不同的处理器或计算节点上，每个节点执行不同的操作，最后将各个节点的结果整合。
Matlab提供了一些函数和工具，如spmd语句、parfor循环和matlabpool命令等，用于编写并行计算代码。
通过合理使用这些工具，可以在Matlab中实现高效的并行计算，提高计算速度和效率。
二、Matlab的分布式计算技术分布式计算是一种将计算任务分布到多个计算节点或计算机上进行并行计算的技术。
Matlab通过使用Parallel Computing Toolbox和MATLAB Distributed Computing Server（MDCS）等工具实现了分布式计算。
Matlab并行计算工具箱及MDCE介绍
Matlab并行计算工具箱及MDCE介绍.doc3.1 Matlab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(Linear Algebra 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。
Moler 1995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并行计算与分布式处理技术
MATLAB并行计算与分布式处理技术随着计算机技术的不断发展和日益巨大的数据处理需求，传统的串行计算已无法满足实际应用的要求。
因此，并行计算和分布式处理技术成为了优化计算效率的重要手段之一。
MATLAB作为一种强大的数值计算和数据处理工具，也提供了丰富的支持并行计算和分布式处理的功能，本文将介绍MATLAB中并行计算和分布式处理的相关技术及其应用。
一、并行计算的概念和基本原理并行计算是指多个计算处理单元同时进行计算任务，以提高计算速度和效率。
传统的串行计算通过按照指定的顺序逐个执行计算任务，计算效率较低。
而并行计算则将计算任务分解成多个子任务，并使用多个计算单元同时进行计算，从而大幅度提高计算效率。
并行计算的基本原理是任务分解和结果合并。
在任务分解过程中，将一个大的计算任务分解成多个小的任务，使得多个计算单元能够同时进行计算。
而结果合并则是将各个计算单元计算得到的结果合并为最终的计算结果。
二、MATLAB的并行计算工具MATLAB提供了丰富的并行计算工具，包括并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）和并行计算服务器（Parallel Server）。
并行计算工具箱提供了各种并行计算和多核计算的函数和工具，能够方便地进行并行计算的编程和管理。
而并行计算服务器则提供了分布式服务器的管理功能，能够有效地协调和管理多个计算单元。
三、MATLAB的并行计算编程在MATLAB中，可以使用多线程编程和并行循环来实现并行计算。
其中，多线程编程使用MATLAB的parallel computing工具箱，通过创建多个线程来同时执行计算任务。
并行循环则是使用MATLAB的parfor循环来实现，将循环中的每次迭代作为一个独立的计算任务，并通过多个线程同时执行。
并行计算编程需要注意的关键是任务的分解和结果的合并。
在任务分解时，需要将计算任务按照合理的方式划分为多个小的子任务，以实现更高效的并行计算。
在MATLAB中如何进行并行计算和多线程编程
在MATLAB中如何进行并行计算和多线程编程MATLAB是一种功能强大的数值计算和科学工程软件，它提供了许多功能用于gao效地进行并行计算和多线程编程。
通过并行计算和多线程编程，可以zui大限度地利用计算机系统的资源，提高计算效率和性能。
本文将介绍如何在MATLAB中进行并行计算和多线程编程的方法和技巧。
1. 并行计算的基础知识在MATLAB中实现并行计算需要了解一些基础知识。
并行计算是指在同一时间内执行多个计算任务，通过同时使用多个处理器或计算核心来加快计算速度。
在MATLAB中，可以通过使用Parallel Computing Toolbox来实现并行计算。
这个工具箱提供了许多函数和工具，用于在多个处理器上并行运行MATLAB代码。
2. 并行计算的方式在MATLAB中，可以通过以下几种方式来进行并行计算：2.1 使用parfor循环MATLAB中的parfor循环是一种并行循环结构，可以将循环中的迭代操作分配到多个处理器上同时执行。
parfor循环的语法和普通的for循环非常相似，只需将for替换为parfor即可。
使用parfor可以有效地加速循环中的计算，并提高代码的性能。
2.2 使用parfeval函数parfeval函数是一种异步并行计算方式，可以在后台执行计算任务，同时继续执行其他代码。
通过将计算任务封装为一个函数，然后使用parfeval函数提交这个函数，可以实现在多个处理器上并行运行计算任务。
parfeval函数还提供了一些控制选项，可以用于控制并行计算的行为，如任务的优先级、计算资源的分配等。
2.3 使用spmd块spmd（Single Program, Multiple Data）块是一种将代码分发到多个处理器上并行运行的方式。
在spmd块中的代码会被执行多次，每个处理器上执行一次。
spmd 块提供了一些特殊变量和函数，用于控制并行计算的行为。
在spmd块中，可以使用labindex函数获取当前处理器的编号，使用numlabs函数获取处理器的总数量。
如何在MATLAB中进行并行计算
如何在MATLAB中进行并行计算引言：在当今科技快速发展的时代，计算效率和速度对于科研工作者和软件开发者来说至关重要。
作为一种强大的计算工具，MATLAB提供了并行计算功能，以便更好地利用多核处理器的优势。
本文将探讨如何在MATLAB中进行并行计算，并介绍一些实用技巧和注意事项。
一、并行计算的基本概念在开始之前，我们首先需要了解一些基本概念。
并行计算指的是将一个计算任务分成多个独立的子任务，并同时在多个处理器上执行这些子任务，以提高计算效率。
并行计算可以极大地加快计算速度，尤其是对于大规模计算和复杂运算的情况下。
二、并行计算的优势与适用性并行计算具有以下几个优势：1. 提高计算速度：通过利用多核处理器的优势，并行计算可以大幅度缩短计算时间。
2. 处理大规模数据：对于需要处理大规模数据集的任务，通过并行计算可以更高效地完成。
3. 解决复杂问题：并行计算可以将复杂任务分解为更简单的子任务，并分别在多处理器上执行，从而更好地解决复杂问题。
三、并行计算在MATLAB中的应用在MATLAB中，我们可以使用Parallel Computing Toolbox来进行并行计算。
该工具箱提供了一些函数和工具，以方便用户进行并行计算。
下面将介绍几种常见的并行计算在MATLAB中的应用。
1. 并行循环对于循环中的迭代计算任务，可以使用parfor函数将其转换为并行计算任务。
parfor函数会自动将循环迭代分配给不同的处理器，并将结果合并返回。
通过使用parfor函数，用户可以轻松地将串行循环转换为并行计算任务。
2. 并行数据处理当需要处理大规模数据集时，可以使用parfor和spmd函数来实现并行数据处理。
parfor函数可以并行处理数据集的不同部分，而spmd函数可以实现在多个处理器上同时处理数据。
通过结合使用这两个函数，用户可以更高效地处理大规模数据。
3. 并行函数评估在MATLAB中，我们可以使用parfeval函数来实现并行函数评估。
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计算介绍
Matlab中的并行计算与分布式计算介绍概述随着科学技术的快速发展，计算科学领域对高性能计算的需求逐渐增加。
并行计算和分布式计算成为了高性能计算的两个重要领域，而Matlab作为一个强大的数值计算和科学分析工具，也提供了相应的支持。
本文将介绍Matlab中的并行计算与分布式计算的概念、原理和应用。
一、并行计算1.概念并行计算是指同时在多个处理器或计算机上进行多个任务的计算方式。
在传统的串行计算中，计算任务是按照先后顺序依次进行的，而在并行计算中，可以将计算任务分成多个子任务并行处理，从而提高计算效率。
2.原理Matlab提供了一系列的并行计算工具，主要包括并行计算工具箱、Parallel Computing Toolbox和MATLAB Distributed Computing Server。
这些工具可以让用户利用多核处理器、集群或云计算资源来进行并行计算。
Matlab中的并行计算主要通过以下几种方式实现：a.向量化：将循环结构转化为向量操作，使得每个元素独立计算，从而提高计算速度。
b.并行循环：使用parfor关键字对循环进行并行，多个迭代可以同时进行，加快计算速度。
c.SPF编程：使用SPMD关键字编写SPF（Single Program Multiple Data）程序，并且通过在不同的工作进程上运行相同的程序来处理不同的数据块。
3.应用Matlab中的并行计算广泛应用于科学计算、数据分析、图像处理等领域。
例如，在科学计算中，可以利用并行计算加速大规模线性方程组的求解；在数据分析中，可以利用并行计算进行大规模数据的处理和分析；在图像处理中，可以利用并行计算进行图像的压缩和特征提取等操作。
二、分布式计算1.概念分布式计算是指将任务分发到多个计算节点上进行分别计算，并将计算结果进行集成的计算方式。
与并行计算不同的是，分布式计算可以利用多台计算机集群或云计算资源进行计算，实现更大规模的计算任务。
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。
Matlab并行计算技术介绍
Matlab并行计算技术介绍引言并行计算技术在科学计算领域发挥着巨大的作用。
为了提高计算速度和效率，研究者们不断开发新的并行计算方法。
在这样的背景下，Matlab作为一种主流科学计算工具，也提供了一系列的并行计算技术，可以帮助用户更好地发挥计算机的性能。
一、Matlab并行计算的优势传统上，Matlab主要以串行方式运行，这对于小型问题是可行的。
但是，对于大规模问题，串行计算往往会导致运行效率低下。
而Matlab并行计算的优势在于，它能够利用多个计算核心同时执行任务，从而大幅提高计算速度和效率。
二、Matlab的并行计算模式Matlab提供了以下几种常用的并行计算模式：1. 负载均衡并行计算模式负载均衡是指将计算任务合理地分配到多个计算核心上，使得每个核心的计算负载尽可能均匀。
Matlab提供了一些函数和工具箱，可以帮助用户实现负载均衡的并行计算。
例如，Matlab的Parallel Computing Toolbox可以自动将任务分配到可用的计算核心上，以避免计算资源的浪费。
2. 数据并行计算模式数据并行是指将输入数据划分成多个子集，然后将每个子集分配给不同的计算核心进行计算。
最后，将各个子集的计算结果合并得到最终结果。
Matlab的Parallel Computing Toolbox提供了一些函数和工具，可以帮助用户实现数据并行的计算。
例如，可以使用spmd函数将数据划分成多个块，并使用parfor循环在各个块上并行执行计算。
3. 任务并行计算模式任务并行是指将计算任务划分成多个子任务，然后将每个子任务分配给不同的计算核心进行计算。
最后，将各个子任务的计算结果集合得到最终结果。
Matlab的Parallel Computing Toolbox提供了一些函数和工具，可以帮助用户实现任务并行的计算。
例如，可以使用parfor循环在不同的计算核心上并行执行任务。
三、Matlab并行计算的应用Matlab的并行计算技术在各个领域都有广泛的应用。
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。
matlab有限元并行计算
The Finite Element Method is a powerful numerical technique for solving ordinary and partial differential equations in a range of complex science and engineering applications, such as multi-domain analysis and structural engineering. It involves decomposing the analysis domain into a discrete mesh before constructing and then solving a system of equations built over mesh elements. The number of equations involved grows as the mesh is refined, making the Finite Element Method computationally very intensive. However, various stages of the process can be easily parallelized.
Products Used
■ MATLAB® ■ M ATLAB Distributed Computing Server™ ■ P arallel Computing Toolbox™ ■ P artial Differential Equation Toolbox™
MEMS Devices
Applying FEM to Coupled Electro-Mechanical Analysis
MATLAB中进行并行计算
Getting Started with Parallel Computing usingMATLAB: Interactive and Scheduled ApplicationsCreated by S. Zaranek, E. Johnson and A. Chakravarti1.ObjectivesThis user guide provides an end user with instructions on how to get started running parallel MATLAB applications using a desktop computer or a cluster.2.AssumptionsUser has access to MATLAB and Parallel Computing Toolbox on the desktopcomputer or head node of the cluster.If running on a cluster:MATLAB Distributed Computing Server has been installed by an administrator on the cluster.The desktop MATLAB client has been configured to connect to the cluster. If this hasnot been done, you should contact the cluster administrator.3. Getting the Example FilesUnzip the demoFiles.zip file that was provided along with this guide. You can add the files to the MATLAB path by running the addpath command in MATLAB.>> addpath <location of files>4. Examples Running LocallyIn this section, you will be running and submitting jobs using the localconfiguration.If your workflow will ultimately involve submitting jobs to a cluster, you canfollow this section by switching the default configuration from local to that ofyour cluster and running these jobs again. This is described in Section 5.You can set the configuration to local, either at the command-line>> defaultParallelConfig('local')or by using the user interface found in the parallel menu. See screen snapshot below.For more information on configurations and programming with user configurations, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/f5-16141.html#f5-165401. Using an Interactive MATLAB poolTo interactively run your parallel code, you first need to open a MATLAB pool. This reserves a collection of MATLAB worker sessions to run your code. The MATLAB pool can consist of MATLAB sessions running on your local machine or on a remote cluster. In this case, we are initially running on your local machine. You can use matlabpool open to start an interactive worker pool. If the number of workers is not defined, the default number defined in your configuration will be used. A good rule of thumb is to not open more workers then cores available. If the Configuration argument is not provided, matlabpool will use the default configuration as setup in the beginning of this section. When you are finished running with your MATLAB pool, you can close it using matlabpool close. Two of the main parallel constructs that can be run on a MATLAB pool are parfor loops (parallel for-loops) and spmd blocks (single program - multiple data blocks). Both constructs allow for a straight-forward mixture of serial and parallel code.parfor loops are used for task-parallel (i.e. embarrassingly parallel) applications. parfor is used to speed up your code. Below is a simple for loop converted into a parfor to run in parallel, with different iterations of the loop running ondifferent workers. The code outside the parfor loop executes as traditional MATLAB code (serially, in your client MATLAB session).Note: The example below is located in the m-file, ‘parforExample1.m’.matlabpool open2% can adjust according to your resourcesN = 100;M = 200;a = zeros(N,1);tic; % serial (regular) for-loopfor i = 1:Na(i) = a(i) + max(eig(rand(M)));endtoc;tic; % parallel for-loopparfor i = 1:Na(i) = a(i) + max(eig(rand(M)));endtoc;matlabpool closespmd blocks are a single program multiple data (SPMD) language construct. The "single program" aspect of spmd means that the identical code runs on multiple labs. The code within the spmd body executes simultaneously on the MATLAB workers. The "multiple data" aspect means that even though the spmd statement runs identical code on all workers, each worker can have different, unique data for that code.spmd blocks are useful when dealing with large data that cannot fit on a single machine. Unlike parfor, spmd blocks support inter-worker communication. They allow:Arrays (and operations on them) to be distributed across multiple workersMessages to be explicitly passed amongst workers.The example below creates a distributed array (different parts of the array arelocated on different workers) and computes the svd of this distributed array. The spmd block returns the data in the form of a composite object (behaves similarly to cells in serial MATLAB. For specifics, see the documentation link below).Note: The example below is located in the m-file, ‘spmdExample1.m’.matlabpool open2% can adjust according to your resourcesM = 200;spmdN = rand(M,M,codistributor); % 200x100 chunk per workerA = svd(N);endA = max(A{1}); % Indexing into the composite objectdisp(A)clear Nmatlabpool closeFor information on matlabpool, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/matlabpool.htmlFor information about getting started using parfor loops, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brb2x2l-1.htmlFor information about getting started using spmd blocks, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brukbno-2.htmlFor information regarding composite objects:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brukctb-1.htmlFor information regarding distributed arrays:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/bqi9fln-1.html2a. Using Batch to Submit Serial Code (Best for Scripts)batch sends your serial scriptto run on one worker in yourcluster. All of the variables inyour client workspace (e.g. theMATLAB process you aresubmitting from) are sent to the worker by default. You can alternatively pass a subset of these variables by defining the Workspace argument and passing the desired variables in a structure.After your job has finished, you can use the load command to retrieve the results from the worker-workspace back into your client-workspace. In this and all examples following, we use a wait to ensure the job is done before we load back in worker-workspace. This is optional, but you can not load the data from a task or job until that task or job is finished. So, we use wait to block the MATLAB command line until that occurs.If the Configuration argument is not provided, batch will use the default configuration that was set up above.Note: For this example to work, you will need ‘testBatch.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example below is located in the m-file, ‘submitJob2a.m’.%% This script submits a serial script using batchjob2a = batch('testBatch');wait(job2a); % only can load when job is finishedsprintf('Finished Running Job')load(job2a); % loads all variables backsprintf('Loaded Variables into Workspace')% load(job2a, 'A'); % only loads variable Adestroy(job2a) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:For more information on batch, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/batch.htmland here:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brjw1e5-1.html#brjw1fx-32b. Using Batch to Submit Scripts that Run Using a MATLAB poolbatch with the 'matlabpool'option sends scripts containing parfor or spmd to run on workers via a MATLAB pool. In this process, one worker behaves like a MATLAB client process that facilitates the distribution of the job amongst the workers in the pool and runs the serial portion of the script. Therefore, specifying a 'matlabpool' of size N actually will result in N+1 workers being used.Just like in step 2a, all variables are automatically sent from your client workspace (i.e. the workspace of the MATLAB you are submitting from) to the worker’s workspace on the cluster. load then brings the results from your worker’s workspace back into your client’s workspace. If a configuration is not specified, batch uses the default configuration as defined in the beginning of this section.Note: For this example to work, you will need ‘testParforBatch.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example below is located in the m-file, submitJob2b.m.%% This script submits a parfor script using batchjob2b = batch('testParforBatch','matlabpool',2);wait(job2b); % only can load when job is finishedsprintf('Finished Running Job')load(job2b); % loads all variables backsprintf('Loaded Variables into Workspace')% load(job2b, 'A'); % only loads variable Adestroy(job2b) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:The above code submitted a script containing a parfor. You can submit a script containing a spmd block in the same fashion by changing the name of the submission script in the batch command.Note: For this example to work, you will need ‘testSpmdBatch.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example below is located in the m-file, submitJob2b_spmd.m.%% This script submits a spmd script using batchjob2b = batch('testSpmdBatch','matlabpool',2);wait(job2b); % only can load when job is finishedsprintf('Finished Running Job')load(job2b); % loads all variables backsprintf('Loaded Variables into Workspace')% load(job2b, 'A'); % only loads variable Adestroy(job2b) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:3. Run Task-Parallel Example with Jobs and TasksIn this example, we are sending a task parallel job with multiple tasks. Each task evaluates the built-in MATLAB function. The createTask function in the below example is passed the job, the function to be run in the form of a function handle (@sum), the number of output arguments of the function (1), and the input argument to the sum function in the form of a cell array ({[1 1]});If not given a configuration, findResource uses the scheduler found in the default configuration defined in the beginning of this section.Note: This example is located in the m-file, ‘submitJob3a.m’.%% This script submits a job with 3 taskssched = findResource();job3a = createJob(sched);createTask(job3a, @sum, 1, {[1 1]});createTask(job3a, @sum, 1, {[2 2]});createTask(job3a, @sum, 1, {[3 3]});submit(job3a)waitForState(job3a, 'finished') %optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job3a);sprintf('Got Output Arguments')destroy(job3a) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results should contain the following:You can also call a user-created function in the same way as shown above. In that case, you will need to make sure that any scripts, files, or functions that the task function uses are accessible to the cluster. You can do this by sending those files to the cluster via the FileDependencies property or by directing the worker to a shared directory containing those files via the PathDependencies property. An example of using FileDependencies is shown below:Note: you will need to have a ‘testTask.m’ file on the machine you are submitting from for this example to work. This example is located in the m-file,‘submitJob3b.m’.% This script submits a job with 3 taskssched = findResource();job3b = createJob(sched,'FileDependencies',{'testTask.m'});createTask(job3b, @testTask, 1, {1,1});createTask(job3b, @testTask, 1, {2,2});createTask(job3b, @testTask, 1, {3,3});submit(job3b)waitForState(job3b, 'finished') % optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job3b);sprintf('Got Output Arguments')destroy(job3b) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results should contain the following:For more information on File and Path Dependencies, see the below documentation.File Dependencies:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/filedependencies.htmlPath Dependencies:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/pathdependencies.htmlMore general overview about sharing code between client and workers:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/bqur7ev-2.html#bqur7ev-94. Run Task-Parallel Example with a MATLAB pool job (best for parfor or spmd in functions)In this example, we are sending a MATLAB pool job with a single task. This is nearly equivalent to sending a batch job (see step 2b) with a parfor or a spmd block, except this method is best used when sending functions and not scripts. It behaves just like jobs/tasks explained in step 3. The function referenced in the task contains a parfor.Note: For this example to work, you will need ‘testParforJob.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example is located in the m-file, ‘submitJob4.m’.% This script submits a function that contains parforsched = findResource();job4 = createMatlabPoolJob(sched,'FileDependencies',...{'testParforJob.m'});createTask(job4, @testParforJob, 1, {});set(job4, 'MaximumNumberOfWorkers', 3);set(job4, 'MinimumNumberOfWorkers', 3);submit(job4)waitForState(job4, 'finished') % optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job4);sprintf('Got Output Arguments')sprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results{1} should contain a [50x1 double].For more information on creating and submitting MATLAB pool jobs, see /access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/creatematlabpooljob.html5. Run Data-Parallel ExampleIn this step, we are sending a data parallel job with a single task. The format is similar to that of jobs/tasks (see step 3). For parallel jobs, you only have one task. That task refers to a function that uses distributed arrays,labindex, or some mpi functionality. In this case, we are running a simple built in function (labindex) which takes no inputs and returns a single output.labindex returns the ID value for each of worker processes that ran the it . The value of labindex spans from 1 to n, where n is the number of labs running the current jobNote: This example is located in the m-file, ‘submitJob5.m’.%% Script submits a data parallel job, with one tasksched = findResource();job5 = createParallelJob(sched);createTask(job5, @labindex, 1, {});set(job5, 'MaximumNumberOfWorkers', 3);set(job5, 'MinimumNumberOfWorkers', 3);submit(job5)waitForState(job5, 'finished') % optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job5);sprintf('Got Output Arguments')sprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results should contain the following:For more information on creating and submitting data parallel jobs, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/createparalleljob.htmlFor more information on, labindex, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/labindex.html5 Submitting Jobs to Your ClusterRerun the above section (Section 4) with your configuration changed from local to the configuration name corresponding to your cluster.6. Summary Chart for Scheduling Options✓7. Next StepsRefer to the documentation for the Parallel Computing Toolbox to learn about more functionality for solving your MATLAB problems in parallel. A good place to start is here:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/f3-6010.htmlYou can also consider taking a training course through The MathWorks to learnmore in focused, hands-on environment./services/training/index.html。
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Getting Started with Parallel Computing usingMATLAB: Interactive and Scheduled ApplicationsCreated by S. Zaranek, E. Johnson and A. Chakravarti1.ObjectivesThis user guide provides an end user with instructions on how to get started running parallel MATLAB applications using a desktop computer or a cluster.2.AssumptionsUser has access to MATLAB and Parallel Computing Toolbox on the desktopcomputer or head node of the cluster.If running on a cluster:MATLAB Distributed Computing Server has been installed by an administrator on the cluster.The desktop MATLAB client has been configured to connect to the cluster. If this hasnot been done, you should contact the cluster administrator.3. Getting the Example FilesUnzip the demoFiles.zip file that was provided along with this guide. You can add the files to the MATLAB path by running the addpath command in MATLAB.>> addpath <location of files>4. Examples Running LocallyIn this section, you will be running and submitting jobs using the localconfiguration.If your workflow will ultimately involve submitting jobs to a cluster, you canfollow this section by switching the default configuration from local to that ofyour cluster and running these jobs again. This is described in Section 5.You can set the configuration to local, either at the command-line>> defaultParallelConfig('local')or by using the user interface found in the parallel menu. See screen snapshot below.For more information on configurations and programming with user configurations, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/f5-16141.html#f5-165401. Using an Interactive MATLAB poolTo interactively run your parallel code, you first need to open a MATLAB pool. This reserves a collection of MATLAB worker sessions to run your code. The MATLAB pool can consist of MATLAB sessions running on your local machine or on a remote cluster. In this case, we are initially running on your local machine. You can use matlabpool open to start an interactive worker pool. If the number of workers is not defined, the default number defined in your configuration will be used. A good rule of thumb is to not open more workers then cores available. If the Configuration argument is not provided, matlabpool will use the default configuration as setup in the beginning of this section. When you are finished running with your MATLAB pool, you can close it using matlabpool close. Two of the main parallel constructs that can be run on a MATLAB pool are parfor loops (parallel for-loops) and spmd blocks (single program - multiple data blocks). Both constructs allow for a straight-forward mixture of serial and parallel code.parfor loops are used for task-parallel (i.e. embarrassingly parallel) applications. parfor is used to speed up your code. Below is a simple for loop converted into a parfor to run in parallel, with different iterations of the loop running ondifferent workers. The code outside the parfor loop executes as traditional MATLAB code (serially, in your client MATLAB session).Note: The example below is located in the m-file, ‘parforExample1.m’.matlabpool open2% can adjust according to your resourcesN = 100;M = 200;a = zeros(N,1);tic; % serial (regular) for-loopfor i = 1:Na(i) = a(i) + max(eig(rand(M)));endtoc;tic; % parallel for-loopparfor i = 1:Na(i) = a(i) + max(eig(rand(M)));endtoc;matlabpool closespmd blocks are a single program multiple data (SPMD) language construct. The "single program" aspect of spmd means that the identical code runs on multiple labs. The code within the spmd body executes simultaneously on the MATLAB workers. The "multiple data" aspect means that even though the spmd statement runs identical code on all workers, each worker can have different, unique data for that code.spmd blocks are useful when dealing with large data that cannot fit on a single machine. Unlike parfor, spmd blocks support inter-worker communication. They allow:Arrays (and operations on them) to be distributed across multiple workersMessages to be explicitly passed amongst workers.The example below creates a distributed array (different parts of the array arelocated on different workers) and computes the svd of this distributed array. The spmd block returns the data in the form of a composite object (behaves similarly to cells in serial MATLAB. For specifics, see the documentation link below).Note: The example below is located in the m-file, ‘spmdExample1.m’.matlabpool open2% can adjust according to your resourcesM = 200;spmdN = rand(M,M,codistributor); % 200x100 chunk per workerA = svd(N);endA = max(A{1}); % Indexing into the composite objectdisp(A)clear Nmatlabpool closeFor information on matlabpool, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/matlabpool.htmlFor information about getting started using parfor loops, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brb2x2l-1.htmlFor information about getting started using spmd blocks, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brukbno-2.htmlFor information regarding composite objects:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brukctb-1.htmlFor information regarding distributed arrays:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/bqi9fln-1.html2a. Using Batch to Submit Serial Code (Best for Scripts)batch sends your serial scriptto run on one worker in yourcluster. All of the variables inyour client workspace (e.g. theMATLAB process you aresubmitting from) are sent to the worker by default. You can alternatively pass a subset of these variables by defining the Workspace argument and passing the desired variables in a structure.After your job has finished, you can use the load command to retrieve the results from the worker-workspace back into your client-workspace. In this and all examples following, we use a wait to ensure the job is done before we load back in worker-workspace. This is optional, but you can not load the data from a task or job until that task or job is finished. So, we use wait to block the MATLAB command line until that occurs.If the Configuration argument is not provided, batch will use the default configuration that was set up above.Note: For this example to work, you will need ‘testBatch.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example below is located in the m-file, ‘submitJob2a.m’.%% This script submits a serial script using batchjob2a = batch('testBatch');wait(job2a); % only can load when job is finishedsprintf('Finished Running Job')load(job2a); % loads all variables backsprintf('Loaded Variables into Workspace')% load(job2a, 'A'); % only loads variable Adestroy(job2a) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:For more information on batch, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/batch.htmland here:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/brjw1e5-1.html#brjw1fx-32b. Using Batch to Submit Scripts that Run Using a MATLAB poolbatch with the 'matlabpool'option sends scripts containing parfor or spmd to run on workers via a MATLAB pool. In this process, one worker behaves like a MATLAB client process that facilitates the distribution of the job amongst the workers in the pool and runs the serial portion of the script. Therefore, specifying a 'matlabpool' of size N actually will result in N+1 workers being used.Just like in step 2a, all variables are automatically sent from your client workspace (i.e. the workspace of the MATLAB you are submitting from) to the worker’s workspace on the cluster. load then brings the results from your worker’s workspace back into your client’s workspace. If a configuration is not specified, batch uses the default configuration as defined in the beginning of this section.Note: For this example to work, you will need ‘testParforBatch.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example below is located in the m-file, submitJob2b.m.%% This script submits a parfor script using batchjob2b = batch('testParforBatch','matlabpool',2);wait(job2b); % only can load when job is finishedsprintf('Finished Running Job')load(job2b); % loads all variables backsprintf('Loaded Variables into Workspace')% load(job2b, 'A'); % only loads variable Adestroy(job2b) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:The above code submitted a script containing a parfor. You can submit a script containing a spmd block in the same fashion by changing the name of the submission script in the batch command.Note: For this example to work, you will need ‘testSpmdBatch.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example below is located in the m-file, submitJob2b_spmd.m.%% This script submits a spmd script using batchjob2b = batch('testSpmdBatch','matlabpool',2);wait(job2b); % only can load when job is finishedsprintf('Finished Running Job')load(job2b); % loads all variables backsprintf('Loaded Variables into Workspace')% load(job2b, 'A'); % only loads variable Adestroy(job2b) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:3. Run Task-Parallel Example with Jobs and TasksIn this example, we are sending a task parallel job with multiple tasks. Each task evaluates the built-in MATLAB function. The createTask function in the below example is passed the job, the function to be run in the form of a function handle (@sum), the number of output arguments of the function (1), and the input argument to the sum function in the form of a cell array ({[1 1]});If not given a configuration, findResource uses the scheduler found in the default configuration defined in the beginning of this section.Note: This example is located in the m-file, ‘submitJob3a.m’.%% This script submits a job with 3 taskssched = findResource();job3a = createJob(sched);createTask(job3a, @sum, 1, {[1 1]});createTask(job3a, @sum, 1, {[2 2]});createTask(job3a, @sum, 1, {[3 3]});submit(job3a)waitForState(job3a, 'finished') %optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job3a);sprintf('Got Output Arguments')destroy(job3a) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results should contain the following:You can also call a user-created function in the same way as shown above. In that case, you will need to make sure that any scripts, files, or functions that the task function uses are accessible to the cluster. You can do this by sending those files to the cluster via the FileDependencies property or by directing the worker to a shared directory containing those files via the PathDependencies property. An example of using FileDependencies is shown below:Note: you will need to have a ‘testTask.m’ file on the machine you are submitting from for this example to work. This example is located in the m-file,‘submitJob3b.m’.% This script submits a job with 3 taskssched = findResource();job3b = createJob(sched,'FileDependencies',{'testTask.m'});createTask(job3b, @testTask, 1, {1,1});createTask(job3b, @testTask, 1, {2,2});createTask(job3b, @testTask, 1, {3,3});submit(job3b)waitForState(job3b, 'finished') % optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job3b);sprintf('Got Output Arguments')destroy(job3b) % permanently removes job datasprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results should contain the following:For more information on File and Path Dependencies, see the below documentation.File Dependencies:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/filedependencies.htmlPath Dependencies:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/pathdependencies.htmlMore general overview about sharing code between client and workers:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/bqur7ev-2.html#bqur7ev-94. Run Task-Parallel Example with a MATLAB pool job (best for parfor or spmd in functions)In this example, we are sending a MATLAB pool job with a single task. This is nearly equivalent to sending a batch job (see step 2b) with a parfor or a spmd block, except this method is best used when sending functions and not scripts. It behaves just like jobs/tasks explained in step 3. The function referenced in the task contains a parfor.Note: For this example to work, you will need ‘testParforJob.m’ on the machine that you are submitting from (i.e. the client machine). This example is located in the m-file, ‘submitJob4.m’.% This script submits a function that contains parforsched = findResource();job4 = createMatlabPoolJob(sched,'FileDependencies',...{'testParforJob.m'});createTask(job4, @testParforJob, 1, {});set(job4, 'MaximumNumberOfWorkers', 3);set(job4, 'MinimumNumberOfWorkers', 3);submit(job4)waitForState(job4, 'finished') % optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job4);sprintf('Got Output Arguments')sprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results{1} should contain a [50x1 double].For more information on creating and submitting MATLAB pool jobs, see /access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/creatematlabpooljob.html5. Run Data-Parallel ExampleIn this step, we are sending a data parallel job with a single task. The format is similar to that of jobs/tasks (see step 3). For parallel jobs, you only have one task. That task refers to a function that uses distributed arrays,labindex, or some mpi functionality. In this case, we are running a simple built in function (labindex) which takes no inputs and returns a single output.labindex returns the ID value for each of worker processes that ran the it . The value of labindex spans from 1 to n, where n is the number of labs running the current jobNote: This example is located in the m-file, ‘submitJob5.m’.%% Script submits a data parallel job, with one tasksched = findResource();job5 = createParallelJob(sched);createTask(job5, @labindex, 1, {});set(job5, 'MaximumNumberOfWorkers', 3);set(job5, 'MinimumNumberOfWorkers', 3);submit(job5)waitForState(job5, 'finished') % optionalsprintf('Finished Running Job')results = getAllOutputArguments(job5);sprintf('Got Output Arguments')sprintf('Test Completed')If you have submitted successfully, you should see the following variables appear in your client workspace:results should contain the following:For more information on creating and submitting data parallel jobs, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/createparalleljob.htmlFor more information on, labindex, see:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/labindex.html5 Submitting Jobs to Your ClusterRerun the above section (Section 4) with your configuration changed from local to the configuration name corresponding to your cluster.6. Summary Chart for Scheduling Options✓7. Next StepsRefer to the documentation for the Parallel Computing Toolbox to learn about more functionality for solving your MATLAB problems in parallel. A good place to start is here:/access/helpdesk/help/toolbox/distcomp/index.html?/a ccess/helpdesk/help/toolbox/distcomp/f3-6010.htmlYou can also consider taking a training course through The MathWorks to learnmore in focused, hands-on environment./services/training/index.html。