MATLAB分布式并行计算环境
Matlab并行计算技巧与案例分享
Matlab并行计算技巧与案例分享导言随着计算机性能的不断提升和数据规模的不断增加，使用并行计算技术来加速计算过程已经成为一种趋势。
Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了许多并行计算的工具和函数，可以帮助用户充分利用计算机的多核心和集群资源，提高计算效率。
本文将介绍一些Matlab并行计算的技巧和应用案例，希望能为Matlab 用户提供一些参考和启示。
一、并行计算的概述1.1 并行计算的概念和应用领域并行计算是指通过同时使用多个处理器或计算节点来执行计算任务，以提高计算速度和效率。
在诸如数据分析、图像处理、数值模拟等科学计算领域，并行计算已经成为一项重要的技术。
通过并行计算，可以将原本需要花费大量时间的计算任务划分成多个子任务，并行执行，从而大幅度减少计算时间。
1.2 Matlab中的并行计算工具Matlab提供了两种并行计算的方式：多线程计算和分布式计算。
多线程计算适用于多核计算机，通过将任务分配给不同的线程来并行执行；而分布式计算适用于集群环境，通过将任务分配给不同的计算节点来并行执行。
二、多线程并行计算技巧2.1 使用parfor代替for循环在Matlab中，使用for循环可以对一个向量或矩阵中的每个元素进行操作。
但是在某些情况下，for循环的效率并不高。
这时可以使用parfor代替for循环。
parfor是Matlab中的并行for循环语句，可以自动将循环任务分配给不同的线程，并行执行。
2.2 利用向量化操作Matlab中的向量化操作可以将循环迭代操作转化为矩阵运算，从而大幅度提高计算效率。
向量化操作可以同时对数组中的多个元素进行计算，避免了循环的开销。
2.3 使用并行池并行池是Matlab提供的一个用于管理并行计算的工具。
通过使用并行池，可以对多个任务进行并行执行，并灵活地控制并行计算的资源分配和任务调度。
通过调整并行池的设置，可以使得并行计算更加高效和稳定。
三、分布式并行计算技巧3.1 使用matlabpool建立分布式计算环境Matlab的Distributed Computing Toolbox提供了matlabpool函数，可以用来建立一个基于MATLAB的分布式计算环境。
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中的并行计算与分布式处理技术与应用
MATLAB中的并行计算与分布式处理技术与应用在当今快速发展的信息技术领域中，高性能计算越来越受到人们的关注。
尤其是对于科学研究、工程设计、数据分析等领域的专业人士来说，如何提高计算效率成为一项重要的任务。
为了满足这一需求，MATLAB引入了并行计算和分布式处理技术，为用户提供了更高效的计算环境和便捷的应用方法。
一、并行计算与分布式处理技术的概念并行计算是指在同一时刻，通过多个处理单元同时执行多个计算任务，以提高计算效率和速度的一种计算模式。
而分布式处理技术是指将一个计算任务分解成多个子任务，通过不同的处理节点同时进行计算，最后将结果进行汇总的一种计算方式。
MATLAB中的并行计算和分布式处理技术即使通过对多个处理核心或计算节点进行任务的分配和调度，从而更好地利用系统资源，提高计算效率。
对于大规模的计算任务，通过并行计算和分布式处理技术，可以同时对多个子任务进行计算，并且能够在不同计算资源之间灵活分配，提高计算速度和效率。
二、MATLAB中的并行计算技术MATLAB提供了多种并行计算技术，包括线程并行、多进程并行和GPU并行计算等。
线程并行是最简单也是最常用的一种并行计算技术。
通过在一台计算机上同时启动多个线程来执行计算任务，可以有效利用计算机的多核心处理器，提高计算速度。
MATLAB提供了Parallel Computing Toolbox，可以方便地创建和管理线程。
多进程并行是在多台计算机上同时执行计算任务的一种并行计算方式。
通过将计算任务分解成多个子任务，并在不同计算节点上同时进行计算，最后将结果进行汇总，可以更好地利用分布式计算资源。
MATLAB提供了MATLAB Distributed Computing Server来支持多进程并行计算。
GPU并行计算是利用图形处理器进行并行计算的一种技术。
由于图形处理器具有强大的并行计算能力，使用GPU进行并行计算可以大大提高计算速度。
MATLAB提供了Parallel Computing Toolbox和GPU Coder，可以轻松地进行GPU 并行计算。
MATLAB分布式并行计算环境
MATLAB分布式并行计算环境概述:MATLAB提供了分布式并行计算环境，旨在加快计算任务的处理速度。
这个环境允许用户在多个计算机上同时执行任务，这样可以有效地利用计算机集群的计算能力，提高计算任务的运行效率。
本文将介绍MATLAB分布式并行计算环境的特点、使用方法以及如何优化并行计算任务。
特点:1.高效利用集群计算资源:用户可以在集群中的多台计算机上同时执行任务，将计算任务分解为多个子任务，并行地处理这些子任务。
2.无需复杂的编程:用户只需使用MATLAB内置的工具和函数，无需编写复杂的并行计算代码。
用户只需使用简单的命令即可将任务分发给集群中的计算机。
3.自动任务调度:MATLAB分布式并行计算环境会自动将任务分发给集群中的计算机，并在计算完成后将结果返回给用户。
4.透明化处理:用户无需关心计算机的具体配置和连接细节，只需要关注任务的处理和结果。
使用方法:使用MATLAB分布式并行计算环境可以分为以下几个步骤：1.设置并行环境:用户首先需要设置并行计算环境。
这个环境可以是本地计算机上的多核机器，也可以是远程计算机集群。
用户可以使用MATLAB提供的工具来设置这些计算机之间的连接。
3.将任务分发给集群:一旦并行作业创建完成，用户可以使用MATLAB 命令将该作业提交给集群中的计算机进行处理。
4.监控计算进度:用户可以使用MATLAB提供的工具来监控并行计算任务的进度，以及查看各个计算机的运行状态和速度。
5.处理计算结果:一旦并行计算任务完成，MATLAB会自动将结果返回给用户。
用户可以使用MATLAB的工具来处理这些结果。
优化并行计算任务:为了优化并行计算任务，用户可以考虑以下几个方面：1.任务分解:用户需要将大型计算任务分解为多个小任务，以便并行地执行。
这样可以更好地利用集群中的计算资源。
2.数据分割:如果计算任务涉及到大量的数据处理，用户可以将数据分割成适合并行处理的小块。
这样可以提高并行计算的效率。
matlab 分布式计算
matlab 分布式计算Matlab是一种功能强大的数学软件，其分布式计算功能可以帮助用户在多台计算机上同时进行计算任务，提高计算效率。
本文将介绍Matlab分布式计算的基本原理以及如何使用该功能进行并行计算。
Matlab分布式计算是基于分布式计算工具箱（Distributed Computing Toolbox）实现的。
该工具箱提供了一套用于开发和执行分布式计算应用程序的函数和工具。
分布式计算工具箱支持多种类型的分布式计算环境，包括本地集群、云计算和高性能计算中心等。
在进行分布式计算前，需要先配置Matlab分布式计算环境。
可以通过设置Matlab集群配置文件来指定计算节点的数量、计算节点的IP地址以及其他相关参数。
配置完成后，可以使用Matlab分布式计算命令来启动并行计算任务。
在分布式计算中，任务被划分为多个小任务，这些小任务会被分发到不同的计算节点上进行并行计算。
每个计算节点都可以独立运行Matlab程序，并通过网络进行通信。
在计算过程中，每个计算节点将根据任务的划分进行计算，并将计算结果返回给主节点。
主节点将收集所有计算节点的结果，并进行整合和分析。
Matlab分布式计算的一个重要概念是“SPMD”（Single Program Multiple Data）。
SPMD是一种编程模型，可以在多个计算节点上并行执行相同的程序。
在SPMD模型中，每个计算节点都有自己的局部变量和计算任务，但它们可以通过共享变量进行通信和同步。
通过使用SPMD模型，可以实现并行计算任务的分发和结果的整合。
在使用Matlab分布式计算时，需要注意以下几点：1. 良好的任务划分和负载均衡是提高分布式计算效率的关键。
合理地将任务划分为小任务，并根据计算节点的性能和负载情况进行动态分配，可以充分利用计算资源，提高计算速度。
2. 在编写程序时，应尽量避免使用全局变量，因为全局变量会增加通信开销。
可以使用局部变量和共享变量来进行计算和通信，以减少通信开销。
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。
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前言：之前在本博客上发过一些关于matlab并行计算的文章，也有不少网友加我讨论关于这方面的一些问题，比如matlab并行计算环境的建立，并行计算效果，数据传递等等，由于本人在研究生期间做论文的需要在这方面做过一些研究，但总体感觉也就是一些肤浅的应用，现已工作，已很少再用了，很多细节方面可能也记不清了，在这里将以前做的论文内容做一些整理，将分几个小节，对matlab并行计算做个一个简要的介绍，以期对一些初学者有所帮助，当然最主要的还是多看帮助文档及相关技术文章！有不当之处敬请各位网友指正，3.1 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。
MA TLAB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MA TLAB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MA TLAB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。
与语法解析和图形例程相比，那时MA TLAB只花了小部分的时间行例程上，这使得并行上的努力并不是很有吸引力。
最后一个障碍对于一个资源有限的组织来讲确实是一个现实，即没有足够多的MA TLAB用户将其用于并行机上，因此公司还是把注意力放在单个CPU的MA TLAB开发上。
然而这并不妨碍一些用户团体开发MA TLAB并行计算功能，如上面提到的一些实验室和超级计算中心等。
有几个因素使并行MATLAB工程在MathWorks公司内部变得很重要，首先MATALB 已经成长为支持大规模工程的领先工程技术计算环境；其次现今的微处理器可以有两个或四个内核，将来可能会更多甚至个人并行机，采用更复杂的分层存储结构，MA TLAB可以利用多处理器计算机或网络机群；最后是用户团体中要求全面成熟解决方案的呼声也越来越高[] Cleve Moler. Parallel MATLAB: Multiple Processors and Multi Cores, Th eMathWorks News&Notes 。
有三种途径可以用MATLAB来创建一个并行计算系统。
第一种途径是主要是把MATLAB或相似程序翻译为低层语言如C或FORTRAN，并用注解和其它机制从编译器中生成并行代码，如CONLAB和FALCON工程就是这样。
把MATLAB程序翻译为低层C或FORTRAN语言是个比较困难的问题，实际上MathWorks公司的MA TLAB编译软件就能转换生成C代码到生成包含MATLAB代码和库并支持各种语言特性的包装器。
第二种途径是在并行机是MA TLAB作为并行计算的一个“浏览器（browser）”而MA TLAB 本身并没有什么改变且MATLAB环境本来就不是运行上并行机上。
这种途径不能真正算是“并行MATLAB”解决方案而仅仅是一个用来接入一个门户启动并行应用程序的WEB浏览器，在Intel Hypercube和Ardent Titan超级计算机上最早的解决方案就是采用的这种方法。
最近的MIT的MATLAB*p工程和现在一个商用工程Star-P再次使用这种方法。
上面这两种方法由于有限语言和库支持，用户必须丢弃他们已有MATLAB代码或选择通过简化的系统提供的构造集来大量的重新实现，而在MathWorlks公司的最初调查中，已有MA TLAB代码的利用性被引为任何并行计算工具集的最重要的特性。
第三种途径是通过其它库来扩展MATLAB或修改语言本身。
MIT林肯国家实验室的MatlabMPI和pMATLAB工程及Connell大学的MutiMATLAB工程（MathWorks公司也参与其中）是这种方法运用得最成功的并广泛用于MATLAB并行计算库，其它的还有ParaM 和GAMMA工程、Parallel Toolbox for MA TLAB（采用PVM进行消息传递）和各种MPI工具箱MATLAB实现以及最近的Ohio超级计算中心的bcMPI（Blue Collar MPI）。
为了满足一套并行MATLAB工具的需要，MathWorls公司在2004年10月份引进并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）和MA TLAB分布式计算服务器（Distributed Computing Server）（原来分别称为Distributed Computing Toolbox™ and MATLAB R Distributed Computing Engine™），属于第三种实现途径。
刚开始将MATLAB计算能力扩展至并行计算时，主要是针对易并行计算问题（embarrassingly parallel problem），这些问题通常具有的共同特点是，每一个步骤可以计算独立于所有其他的步骤，因此每一个步骤可以运行在一个单独的处理器，以实现更快的结果。
例如很多用户要求在公司电脑上简化运行蒙特卡罗（Monte Carlo）和参数扫描（parameter seep）模拟。
因为一些高级用户开始运用工具箱，因此必须结合其它语言特性，包括消息传递和对并行for循环、全局数组语义进行高度抽象。
隐含多线程计算是在单核或多处理器机器上进行并行计算的另一种方法。
公司的战略目标是将传统的MA TLAB优势扩展到机群环境，具有交互式功能、多平台支持，接近数学表达式的语言来表达思想的能力而抽象出不相关的细节，因此工具集的设计目标是：l 用户在机群上可以执行任意的MA TLAB代码和Simulink仿真模型。
l 用户可以用熟悉的MA TLAB语言来编写和执行所有的任务相关的MA TLAB并行程序l 用户可以运用一流的语言结构来表达并行思想。
他们无须对自己创建并行程序的编程模式作重大的改变，也不用担心特定的体系结构或处理线程、数据管理和同步等问题。
l 语言应该完全独立于资源分配。
同样的程序可以在单个处理器或数百个处理器上正常运行，并且可以根据资源适当扩展伸缩，在机群某节点缺失情况下依然能正常运行。
l 可编程性将一直超越其它问题，用户能够创建正确的，易于阅读、调试和维护的程序2005 年MathWorks公司发布到分布式计算工具箱（Distributed Computing Toolbox）的第一个版本，提供管理多个独立MATLAB作业的功能；2006年发布第二版，增加了MA TLAB 和MPI的绑定。
MATLAB代表“Matrix Laboratory”的意思，于是称一个MATLAB实例进程为“lab(or worker)”，并引入numlabs表示一个作业中开启的labs的个数。
从3.0版开始，增加了新的编程构造支持，使MA TLAB不仅仅解决易并行计算问题（Embarrassingly Parallel Problems）。
2008年发布4.0版（R2008a）及2009年2月发布了4.1版（R2009a），下表是各个并行计算工具箱各版本特性改变，使用时注意兼容性影响。
各版本特点及详情可查看Mathworks公司网站的Parallel Computing Toolbox™ Release Notes。
3.2 Matlab 并行计算工具箱及MDCE介绍3.2.1并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）可以在多处理器计算环境中使用MATLAB 和Simulink 解决计算、数据密集型问题。
使用工具箱可以解决通过装配多个处理器包含几个单独工作单位或单个大型计算的问题。
这些处理器可以驻留在一个多处理器计算机上，或者，当工具箱配合MATLAB 分布式计算引擎（MATLAB Distributed Computing Engine(Server)，简称MDCE）时，驻留在计算机集群上。
使用Parallel Computing Toolbox 开发并行应用程序。
利用该工具箱，应用程序能够在包含多达四个本地worker的桌面建立原型（4.1版R2009a可以多达八个本地worker），并且，通过MATLAB Distributed Computing Server（MATLAB 分布式计算服务器），可以扩展应用程序，将其应用到一个集群上的多台计算机，如图3-2所示。
利用并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox），可在多核和多处理器计算机上使用MATLAB 和Simulink 来解决计算问题和数据密集型问题。
并行处理结构包括并行for 循环和代码块、分布式数组、并行数值算法，以及消息传递函数等，并以较高的级别在MATLAB 中执行任务及数据并行算法，而无需为特定的硬件和网络架构编写程序。
这样，将串行MATLAB 应用程序转换为并行MATLAB 应用程序，便几乎不需要修改代码，且不需要使用低级语言编写程序。
此外，还可以在各种批处理环境中交互运行或脱机运行应用程序。
该工具箱提供高级构造，如并行回路、并行算法、基于MPI 的函数，以及用于作业和任务管理的低级构造。