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。