MATLAB-parfor并行程序实例
Matlab自带并行运算
Matlab自带并行运算今天搞了一下Matlab的并行计算，效果还可以。
关键比较方便，以后跑Matlab程序的时候可以注意用一下并行的问题。
在网上查了一些资料，整理了一下，大家可以根据实际情况参考一下决定是否用并行。
一、Matlab并行计算原理Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算。
当你初始化Matlab并行计算环境时，你最初的Matlab进程自动成为主节点，同时初始化多个（具体个数手动设定，详见下文）Matlab计算子节点。
Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。
Parfor运行之初，主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。
子节点运算过程时互不干扰，运算完毕，则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中，并返回到Matlab主节点。
当然，最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。
二、初始化Matlab并行计算环境这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。
设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum=2，依次类推。
CoreNum以不等于核心数量，但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化，如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。
因此单核机器就不要折腾并行计算了，否则速度还更慢。
下面一段代码初始化Matlab并行计算环境：运行成功后会出现如下语句：Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.三、终止Matlab并行计算环境用上述语句启动Matlab并行计算环境的话，在你的内存里面有CoreNum个Matlab进程存在，每个占用内存都在百兆以上。
（可以用Wind ows任务管理器查看），故完成运行计算后可以将其关闭。
关闭的命令很简单：matlabpool close四、举例下面用一个例子来测试一下，效果如何。
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并行运算
Matlab并行运算目前，新购置的电脑大部分都是多核的了，使用Matlab进行大量计算时如何有效利用多核呢？Matlab目前版本已经比较好的支持多核并行运算了。
是用的Matlab版本是R2007b。
电脑是双核的。
先简单试试：>> matlabpool local 2Submitted parallel job to the scheduler, waiting for it to start.Connected to a matlabpool session with 2 labs.显示正在进行多核配置，然后，提示连接到2个“实验室”（labs）。
我这也理解的：本地虚拟出2台可以运行matlab的工作站，这样用分布式计算工具箱可以进行并行计算（matlabpool 这个命令好像是在并行计算工具箱里的）。
>> testParallelElapsed time is 7.750534 seconds.这里运行testParallel函数，已经开辟了2个labs，为了进行多核并行运算，testParallel中，要用parfor代替原来的for循环。
在运行这个时，观察windows任务管理器，可以发现一共有3个MA TLAB.exe进程。
其中一个占内存较多的，应该是主控的，他基本不干活，只负责分配，进行计算时他的cpu占用率只有1~2%，剩下两个进程专门用来计算的，跑起来各占cpu 49%左右。
看上去还是每个matlab进程单核运算，但是一下开2个进程，所以能把cpu用满。
当运行完testParallel后，三个进程的cpu都立刻降为1%左右了。
>> matlabpool closeSending a stop signal to all the labs...Waiting for parallel job to finish...Performing parallel job cleanup...Done.当要关闭开辟的2个labs时，使用matlabpool close关闭即可。
matlab 矩阵乘法并行运算
一、介绍Matlab是一种用于数学建模、仿真和数据分析的高级编程语言和交互式环境。
在矩阵乘法运算中，Matlab提供了许多优化和并行化的方法，以加快矩阵乘法的计算速度。
本文将详细介绍Matlab中矩阵乘法并行运算的相关知识和技巧。
二、矩阵乘法概述矩阵乘法是线性代数中常见的基本运算，它用于将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。
在Matlab中，矩阵乘法可以使用'*'操作符进行计算。
如果有两个矩阵A和B，它们的矩阵乘法可以表示为C=A*B，其中C 是结果矩阵。
通常情况下，矩阵乘法的计算过程是相当消耗计算资源的。
三、Matlab中的矩阵乘法优化在Matlab中，针对矩阵乘法的优化有许多方法，例如使用专门的矩阵乘法函数、改进矩阵存储方式和并行计算等。
其中，并行计算是加速矩阵乘法计算速度的重要方法之一。
1. Matlab矩阵乘法函数Matlab提供了一系列专门用于矩阵乘法计算的函数，如matmul、mmx等。
这些函数内部已经做了很多优化，能够充分利用计算资源，并且可以适应不同硬件的优化。
2. 改进矩阵存储方式在Matlab中，矩阵可以使用不同的存储方式，如稀疏矩阵、密集矩阵和块状矩阵等。
选择合适的矩阵存储方式可以减少内存占用，提高运算速度。
3. 并行计算Matlab中的并行计算工具箱提供了丰富的并行化函数和工具，可以通过多线程和分布式计算等方式加速矩阵乘法的计算速度。
通过并行计算，可以利用多核处理器和集群计算资源，实现矩阵乘法的并行计算。
四、Matlab中的矩阵乘法并行计算在Matlab中，矩阵乘法的并行计算可以通过多种方式实现。
以下将详细介绍几种常见的矩阵乘法并行计算方法：1. 使用matlabpool进行并行计算Matlab中的matlabpool函数可以方便地创建一个本地并行计算池，通过该计算池可以并行计算矩阵乘法。
通过设置并行计算池的大小和Worker节点的数量，可以充分利用多核处理器的计算资源。
在 MATLAB 中编写并行应用程序
在 MATLAB 中编写并行应用程序Parallel Computing Toolbox（并行计算工具箱）提供了多种高级编程结构，利用此工具箱，可对串行 MATLAB 代码进行转换，使之在数个worker（独立于MATLAB 客户端运行的 MATLAB 计算引擎）上并行运行。
这些 worker 既可在桌面上运行（工具箱在桌面上可本地运行多达四个 worker），也可在集群上运行（使用MATLAB Distributed Computing Server（MATLAB 分布式计算服务器））。
这样的结构可降低在 MATLAB 客户端与 worker 之间、以及各 worker 之间管理计算与数据的协调与分发的复杂性，从而简化并行代码开发。
此外，可使用关键词，例如 parfor（并行 for 循环）和 spmd（单程序多数据）语句来注释 MATLAB 代码，从而可以探究算法的各个区段所提供的任务和数据并行机制。
MATLAB 池和并行命令窗口 (pmode) 支持交互执行，这样，在设置耗时较长的运行或脱机任务前，可以先测试应用程序的某些区段。
即使没有 worker，这些结构仍能够运作，这样，只需维护单个代码版本，即可确保串行执行和并行执行。
执行任务并行的算法通过将 Monte Carlo 仿真和其他粗粒度或密集并行问题组织为独立的任务（工作单元），即可实现其并行化。
工具箱中的并行 for 循环提供了一种在多个MATLAB worker 间分配任务的方式。
使用该循环，可以将独立的循环迭代自动分配给多个 MATLAB worker。
parfor 结构管理着 MATLAB 客户端会话与 worker 之间的数据和代码传输。
它会自动检测是否有 worker，如果没有，则会还原为串行方式。
对任务并行的应用程序使用并行for 循环。
可以在MATLAB 脚本和函数中使用并行for 循环，并以交互或脱机的方式执行循环。
快速入门Matlab并行计算的基本步骤
快速入门Matlab并行计算的基本步骤引言：在当前高速发展的科技时代，计算速度的提升变得尤为重要。
为解决复杂问题，Matlab提供了并行计算的功能，可以有效提高计算效率。
本文将介绍快速入门Matlab并行计算的基本步骤，帮助读者更好地掌握该技术。
一、并行计算简介首先，我们来了解并行计算的基本概念。
并行计算是指同时运行多个计算任务，通过资源共享和任务划分，加快计算速度。
这种方式可以充分利用多核处理器、集群计算等硬件设备，提高计算效率。
二、Matlab并行计算的优势Matlab具备并行计算功能，其并行计算工具箱提供了一系列函数和工具，使用户能够充分利用计算机的多核处理能力，提高计算速度。
相比传统的串行计算，Matlab并行计算具有如下优势：1. 节省时间：通过并行计算，可以同时处理多个计算任务，缩短计算时间。
2. 提高效率：充分利用计算机资源，提高计算效率，减少等待时间。
3. 扩展性好：支持任务的拆分和分发，适用于大规模的计算。
三、准备工作在使用Matlab进行并行计算之前，需要进行一些准备工作。
下面列出了几个关键步骤：1. 安装并配置并行计算工具箱：确保已经安装并行计算工具箱，并按照官方文档进行配置。
2. 编写并行代码：根据实际需求，编写并行计算的代码，并注意代码的正确性和可调试性。
3. 准备数据：根据需要，准备好待处理的数据，并组织好数据的结构。
四、使用并行计算工具箱在准备工作完成后，我们可以开始使用Matlab提供的并行计算工具箱。
以下是一些基本的步骤和注意事项：1. 初始化并行环境：在代码的开始处，使用parpool函数初始化并行环境。
例如：```matlabparpool();```2. 并行循环：对于可并行化的任务，可以使用parfor函数实现并行化的循环。
例如，在计算一个向量的平方和时，可以使用以下方式：```matlabn = 1000;data = rand(1,n);result = 0;parfor i = 1:nresult = result + data(i)^2;end```3. 并行函数：除了循环，Matlab还提供了其他的并行计算函数，如spmd、parfeval等，可以根据具体情况选择使用。
Matlab中的多线程编程实践方法
Matlab中的多线程编程实践方法引言：在计算机科学领域，多线程编程是一种重要的技术，可以提高程序的效率和性能。
在Matlab中，使用多线程编程可以加速复杂计算任务的执行，提高数据处理和分析的速度。
本文将介绍一些在Matlab中进行多线程编程的实践方法，帮助读者更好地利用多线程技术来优化他们的Matlab代码。
一、并行计算的思想和原理在开始介绍多线程编程的实践方法之前，我们有必要先了解一下并行计算的思想和原理。
并行计算是一种计算方式，在执行计算任务时，可以同时进行多个子任务，不同的子任务之间相互独立，互不影响。
通过将大任务分解为多个小任务，并行执行这些小任务，可以大大提高程序执行的效率和性能。
在Matlab中，可以通过创建多个线程来实现并行计算。
每个线程可以独立地执行一部分计算任务，在计算完成后将结果合并。
通过充分利用计算机的多核处理器，可以同时执行多个线程，从而加速计算过程。
二、使用parfor进行并行循环在Matlab中，使用parfor关键字可以方便地进行并行循环。
parfor是parallel for的缩写，能够自动将循环迭代的不同任务分配给不同的线程，并行执行。
下面是parfor的基本语法：parfor i = 1:N% 执行循环体的代码end在parfor循环中，循环的迭代次数通常是一个大的数值N，每次循环迭代时，Matlab会自动将迭代任务分配给不同的线程，同时执行。
在循环体中，可以进行各种计算和操作，例如矩阵运算、数据处理等。
值得注意的是，使用parfor循环时，循环体的代码必须是独立的，即不依赖于上一次循环的结果。
这是因为parfor将循环迭代的任务分配给不同的线程，并行执行，不保证每次迭代之间的执行顺序。
因此，在使用parfor进行并行循环时，需要特别注意循环体代码的设计和编写。
三、使用parpool创建线程池在Matlab中，可以使用parpool函数来创建一个线程池。
线程池是一组预先创建的线程，可以在程序运行时动态分配给任务进行并行处理。
实验三 parfor程序调试
实验三parfor程序的调试一、实验目的1.熟悉parfor程序的编写。
2.使用profiler工具分析并行程序的性能。
3.完成课堂练习。
二、实验课时：4课时三、实验原理第一部分：Matlab的parfor的基本使用Parfor适用于：1、大量的简单计算的循环；2、大量或少量的复杂计算的循环。
不建议在少量的简单计算的循环中使用parfor，因为它本身也有计算的损耗。
首先，parfor的语法和普通的for语法的区别图1 for和parfor语法结构for 语句是按照i的序列顺序执行的，而parfor是由多个worker同时执行i为不同值的结果，如下图2图3所示：图2 for语句运行结果第二部分：并行程序的调试与分析在matlab并行程序中，matlab提供了专门调试的并行工具profiler，利用并行profiler 可以调试最常见的paralleled job包括SPMD并行结构和paralleled job结构。
并行profiler工具是profile命令和profile viewer的扩展，可以帮助用户分析Matlab并行程序的性能。
1、查看mpiprofile状态：启动matlab并行任务后，采用mpiprofile查看运行状态如下：2、启动和关闭matlab并行程序分析器采用mpiprofile on启动并行profile功能，此时并行profile开始记录程序执行数据。
同样，采用mpiprofile off关闭此功能，此时并行profile停止记录程序执行数据。
3、采用mpiprofile viewer启动并行profile查看功能图3 profile启动方式图4 profile启动画面图5 profile启动查看列表图6 并行profile工具分析结果点击函数名可以查看函数的分析数据，如下图所示：图7 codistributed.mtimes函数分析四、课堂练习1.根据附件1的内容完成相应的parfor练习。
matlab并行计算
MATLAB并行计算今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料。
本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题。
今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。
本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用。
等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了。
先转下网上找到的资料。
一、Matlab并行计算原理梗概Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算。
当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进程自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)Matlab计算子节点。
Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。
Parfor运行之初,主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。
子节点运算过程时互不干扰,运算完毕,则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中,并返回到Matlab主节点。
当然,最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。
二、初始化Matlab并行计算环境这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。
设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2,依次类推。
CoreNum以不等于核心数量,但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化,如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。
因此单核机器就不要折腾并行计算了,否则速度还更慢。
下面一段代码初始化Matlab并行计算环境:%Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment by Xaero | CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量,我的机器是双核,所以CoreNum=2 if matlabpool('size')<=0 %判断并行计算环境是否已然启动matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未启动,则启动并行环境elsedisp('Already initialized'); %说明并行环境已经启动。
在Matlab中使用并行计算的技术指南
在Matlab中使用并行计算的技术指南引言：Matlab是一种广泛使用的科学计算软件，它在进行大规模数据处理和复杂计算时表现出色。
然而，随着问题规模的增加，单线程计算的效率可能变得低下。
为了充分利用计算资源，减少计算时间，我们需要深入了解如何在Matlab中使用并行计算的技术。
本文将介绍使用Matlab进行并行计算的技巧和最佳实践，帮助读者快速上手并应用于实际问题。
一、并行计算的基本原理并行计算是指将计算任务分成多个子任务，由各个处理器或计算机同时执行，最后将各个子任务的结果合并得到最终结果。
在Matlab中，我们可以通过利用多个核心、多个计算机或者集群系统来实现并行计算。
具体而言，Matlab提供了以下几种并行计算的方式：1. 向量化和矩阵运算：对于一些可以利用矩阵运算来完成的计算任务，我们可以使用Matlab的并行运算库，如MATLAB Parallel Computing Toolbox，来加速计算过程。
通过使用向量化和矩阵运算，我们可以充分利用现代处理器的SIMD（单指令流多数据流）机制，将多个计算操作合并成一次计算。
2. 多线程并行计算：当某些计算任务无法通过向量化和矩阵运算来加速时，我们可以使用Matlab的并行计算库来实现多线程并行计算。
通过将计算任务分成多个子任务，由多个线程同时执行，可以提高整体计算的效率。
3. 分布式计算：当计算任务的规模较大，单个计算机无法完成时，我们可以使用Matlab的分布式计算工具箱来将任务分发给多个计算机或集群系统来并行计算。
这种方式可以将计算资源充分利用起来，提高计算效率。
二、使用向量化和矩阵运算加速计算过程向量化是指通过对矩阵和向量操作的优化，将多个标量计算操作合并成一次矩阵运算，从而大大提高计算效率。
在Matlab中，我们可以使用矩阵运算函数和元素级函数来实现向量化。
1. 矩阵运算函数：Matlab提供了一系列矩阵运算函数，如矩阵相加（`+`）、矩阵乘法（`*`）、矩阵转置（`'`）、矩阵求逆（`inv`）等。
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。
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。
matlab并行
matlab并行[转载]Matlab并行运算已有 341 次阅读 2011-5-16 17:45 |系统分类:科研笔记|关键词:matlab 服务器 style dell今天搞了一下matlab的并行计算，效果好的出乎我的意料。
本来CPU就是双核，不过以前一直注重算法，没注意并行计算的问题。
今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。
本身写的程序就很容易实现并行化，因为beamline之间并没有考虑相互作用。
等于可以拆成n个线程并行，要是有550核的话，估计1ms就算完了。
先转下网上找到的资料。
一、Matlab并行计算原理梗概Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算。
当你初始化Matlab并行计算环境时，你最初的Matlab进程自动成为主节点，同时初始化多个(具体个数手动设定，详见下文)Matlab计算子节点。
Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。
Parfor运行之初，主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。
子节点运算过程时互不干扰，运算完毕，则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中，并返回到Matlab主节点。
当然，最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。
二十六、初始化Matlab并行计算环境这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。
设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2，依次类推。
CoreNum以不等于核心数量，但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化，如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。
因此单核机器就不要折腾并行计算了，否则速度还更慢。
下面一段代码初始化Matlab并行计算环境:%Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment by Xaero | CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量，我的机器是双核，所以CoreNum=2 if matlabpool('size')<=0 %判断并行计算环境是否已然启动matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未启动，则启动并行环境 else disp('Already initialized'); %说明并行环境已经启动。
MATLAB-parfor并行程序实例
S = zeros(N,N);
tic;
parfor i=1:N*N
S(i) = sin (A(i))*cos(B(i)) + cos(A(i))*si n( B(i)); end t2 = toc;
fprin tf('parfor:%.3fs\n',t2);
可见parfor并行计算效率接近for的14这是由于各循环计算之间是相互独立的
MATLAB-parfor并行程序实例
III 卜 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Parallel pool 。由于我的电脑是 4核，默认打开了 4个worker 。
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。
运行结果为:
Parallel pool (4 workers^ on local has been running for
dbout 3 min (since 上午^nd will shut dawn if s 廿II idle
in 28 minuter.
to 20 minuted (Shut
for:5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ.105s
Show fewer details
F 面在启动 Parallel pool 后，比较parfor 和for 的计算效率。
程序代码：
clear; N = 1e4;
A = magic(N);
B = ran d(N);
S = zeros(N,N); tic;
matlab并行计算之parfor
matlab并行计算之parfor提高matlab代码的执行效率，是很多码农们的迫切愿望和需求。
最重要的当然是好的代码结构，向量化的语言的高效性是for循环拍马也赶不上的。
但是，现实中很多时候我们是需要使用到for循环的，为此可以使用matlab的并行计算来提高代码执行效率。
并行计算的原理就是将代码分配到多个处理器中进行运算。
例如8核的机器，就可以同时调动8个处理器来运算。
不过为了在运算时你不至于太无聊，还是留下一个给自己做其他事情用吧。
1、启动和关闭并行计算功能启动：CoreNum=7; %调用的处理器个数if matlabpool('size')<=0 %之前没有打开matlabpool('open','local',CoreNum);else %之前已经打开disp('matlab pool already started');end关闭：matlabpool close如果代码还在调试阶段，可以暂时不关闭matlabpool，反复开关浪费时间得很。
另外，matlab关闭后，matlabpool也会自动关闭，所以如果不是海量代码，可以不用关闭的（个人意见，没有实测影响）。
2、parfor的使用将传统的for循环改为parfor循环，就会将循环体作为整体分到到一个个处理器中，从而一次性进行多组运算。
在使用parfor时，代码的编写有一些注意事项，最主要的是其中变量的处理。
matlab的帮助文档中有详细的描述。
在此，我将摘取一部分重要的加以说明并举例。
在parfor中，变量不再是随心所欲的使用，有着其自己的分类。
在parfor运行时，我们经常会遇到这样的错误“ Error: The variable xxx in a parfor cannot be clas sified.”说的就是变量xxx不能被正常划分到正确的类别中。
matlab并行计算之parfor
matlab 并行计算之parformatlab 并行计算之parfor 提高matlab 代码的执行效率，是很多码农们的迫切愿望和需求。
最重要的当然是好的代码结构，向量化的语言的高效性是for 循环拍马也赶不上的。
但是，现实中很多时候我们是需要使用到for 循环的，为此可以使用matlab 的并行计算来提高代码执行效率。
并行计算的原理就是将代码分配到多个处理器中进行运算。
例如8 核的机器，就可以同时调动8 个处理器来运算。
不过为了在运算时你不至于太无聊，还是留下一个给自己做其他事情用吧。
1、启动和关闭并行计算功能启动:CoreNum=7; %调用的处理器个数if matlabpool('size')<=0 % 之前没有打开matlabpool('open','local',CoreNum); else % 之前已经打开disp('matlab pool already started'); end关闭:matlabpool close如果代码还在调试阶段，可以暂时不关闭matlabpool ，反复开关浪费时间得很。
另外，matlab 关闭后，matlabpool 也会自动关闭，所以如果不是海量代码，可以不用关闭的( 个人意见，没有实测影响) 。
2、parfor 的使用将传统的for 循环改为parfor 循环，就会将循环体作为整体分到到一个个处理器中，从而一次性进行多组运算。
在使用parfor 时，代码的编写有一些注意事项，最主要的是其中变量的处理。
matlab 的帮助文档中有详细的描述。
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