MATLAB-parfor并行程序实例

Startmatlabpool等关键词在Matlab R2016a中不再支持，在左下角，有按钮可以直接启动和关闭Parallelpool。由于我的电脑是4核，默认打开了4个worker。

下面在启动Parallelpool后，比较parfor和for的计算效率。

程序代码：

clear;

N = 1e4;

A = magic(N);

B = rand(N);

S = zeros(N,N);

tic;

for i=1:N*N

S(i) = sin(A(i))*cos(B(i)) + cos(A(i))*sin(B(i));

end

t1 = toc;

fprintf('for:%.3fs\n',t1);

S = zeros(N,N);

tic;

parfori=1:N*N

S(i) = sin(A(i))*cos(B(i)) + cos(A(i))*sin(B(i));

end

t2 = toc;

fprintf('parfor:%.3fs\n',t2);

运行结果为：

for:50.105s

parfor:15.757s

可见，parfor并行计算效率接近for的1/4，这是由于各循环计算之间是相互独立的。