MATLAB并行计算解决方案
MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法
Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法1 MATLAB分布式并行计算服务器介绍MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的worker。
MATLAB Distributed Computing Server还支持交互式和批处理工作流。
此外，使用Parallel Computing Toolbox 函数的 MATLAB 应用程序还可利用 MATLAB Compiler（MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。
这些可执行应用程序和共享库可以连接至 MATLAB Distributed Computing Server的worker，并在计算机集群上执行MATLAB同时计算，加快大型作业执行速度，节省运行时间。
MATLAB Distributed Computing Server 支持多个调度程序：MathWorks作业管理器（随产品提供）或任何其他第三方调度程序，例如 Platform LSF、Microsoft Windows Compute Cluster Server（CCS）、Altair PBS Pro，以及TORQUE。
使用工具箱中的 Configurations Manager（配置管理器），可以维护指定的设置，例如调度程序类型、路径设置，以及集群使用政策。
通常，仅需更改配置名称即可在集群间或调度程序间切换。
MATLAB Distributed Computing Server 会在应用程序运行时在基于用户配置文件的集群上动态启用所需的许可证。
这样，管理员便只需在集群上管理一个服务器许可证，而无需针对每位集群用户在集群上管理单独的工具箱和模块集许可证。
作业（Job）是在MATLAB中大量的操作运算。
一个作业可以分解不同的部分称为任务（Task），客户可以决定如何更好的划分任务，各任务可以相同也可以不同。
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并行计算技术的应用指南
Matlab并行计算技术的应用指南1. 引言在现代科学和工程领域中，计算机模拟和数据处理已经成为不可或缺的工具。
而在这个过程中，高性能计算成为了关键。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，在处理大规模数据和计算复杂模型时发挥着重要作用。
而并行计算技术的应用可以帮助Matlab进一步提升计算效率，加速模拟和数据分析的速度。
本文将介绍Matlab并行计算技术的应用指南，帮助读者更好地利用这种技术提升计算效率。
2. 并行计算的基础知识在了解如何应用Matlab并行计算技术之前，我们先来了解一些并行计算的基础知识。
并行计算是一种利用多个处理单元（例如多个CPU或GPU）同时进行计算的技术。
这样做可以将一个计算任务划分成多个子任务，分配到不同的处理单元上进行并行计算，从而加速计算过程。
常见的并行计算技术包括向量化计算、多线程计算和分布式计算等。
3. Matlab中的并行计算工具Matlab提供了多种并行计算工具，用于实现并行计算。
其中最常用的有Parallel Computing Toolbox和Distributed Computing Server。
3.1 Parallel Computing ToolboxParallel Computing Toolbox是Matlab中用于实现并行计算的工具箱。
它提供了函数和工具，用于将计算任务分解为独立的子任务，并将其分配到多个处理单元上并行计算。
通过使用Parallel Computing Toolbox，可以充分利用多核处理器和集群计算资源，提升Matlab的计算效率。
3.2 Distributed Computing ServerDistributed Computing Server是Matlab中的一个可选工具，用于进行分布式计算。
分布式计算是一种将计算任务分配到多个机器上进行并行计算的技术。
通过使用Distributed Computing Server，可以将Matlab计算任务分布到远程机器或者云服务上进行计算，从而进一步提升计算效率。
matlab 粒子群优化算法 并行计算
一、概述在当今信息化时代，计算机科学和人工智能技术发展迅速，其中优化算法是人工智能领域的重要内容。
粒子裙优化算法是一种新型的优化算法，具有较高的效率和精度。
在大规模数据处理和复杂问题求解中，粒子裙优化算法的并行计算具有重要的意义。
二、粒子裙优化算法简介粒子裙优化算法是一种基于裙体智能的优化算法，模拟了鸟裙觅食的行为。
该算法通过不断调整粒子的位置和速度，以寻找最优解。
在实际问题中，粒子裙优化算法可以应用于函数优化、神经网络训练等领域，取得了良好的效果。
三、粒子裙优化算法的特点1. 并行计算能力强：粒子裙优化算法可以进行并行计算，大大提高了计算效率。
2. 收敛速度快：粒子裙优化算法在迭代过程中具有较快的收敛速度，能够快速找到全局最优解。
3. 对初始化参数不敏感：与其他优化算法相比，粒子裙优化算法对初始化参数的选择不敏感，更加稳定可靠。
四、粒子裙优化算法的并行计算技术1. 并行计算模型：粒子裙优化算法的并行计算可以采用多种模型，如Master-Slave模型、多线程模型等。
2. 分布式计算：在大规模数据处理和复杂问题求解中，粒子裙优化算法可以利用分布式计算技术，将任务分配给多台计算机并行处理。
五、粒子裙优化算法的并行计算应用实例1. 函数优化：粒子裙优化算法的并行计算可以应用于复杂函数的优化问题，如参数调优、最优化设计等。
2. 数据挖掘：在大规模数据处理中，粒子裙优化算法的并行计算能够加快数据挖掘的速度，提高数据处理效率。
3. 多目标优化：粒子裙优化算法的并行计算还可以应用于多目标优化问题，寻找具有多个约束条件的最优解。
六、粒子裙优化算法的并行计算技术研究进展1. 底层技术优化：针对并行计算中的计算速度和存储空间等问题，研究者们对粒子裙优化算法的底层技术进行了优化，提高了算法的效率和稳定性。
2. 并行计算环境：研究者们还研究了粒子裙优化算法在不同并行计算环境下的性能表现，如集裙计算、云计算等。
七、粒子裙优化算法的并行计算未来发展趋势1. 大规模数据计算：随着大数据时代的到来，粒子裙优化算法的并行计算将在大规模数据处理方面发挥更大的作用。
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中的并行计算和分布式计算
MATLAB中的并行计算和分布式计算引言：在当今的信息时代，数据量正以前所未有的速度增长，以至于传统的串行计算已经无法满足处理大规模数据的需求。
为了加快计算速度和提高效率，人们开始广泛使用并行计算和分布式计算。
MATLAB作为一种强大的数学软件，也提供了丰富的并行计算和分布式计算工具，为用户解决大规模数据处理和计算问题提供了便利。
本文将探讨MATLAB中的并行计算和分布式计算的实现原理和应用场景。
一、并行计算的概念和原理1.1 并行计算的概念并行计算是指将任务分解成多个子任务，同时进行处理以提高计算速度和效率的一种计算方式。
在传统的串行计算中，任务依次执行，每个任务必须等待上一个任务完成后才能开始，无法充分利用计算资源。
而并行计算通过同时处理多个子任务，可以充分利用多核处理器和并行计算集群等计算资源，从而提高计算速度。
1.2 并行计算的原理在并行计算中，任务的分解和协调至关重要。
其中，任务的分解可以通过任务划分和数据划分两种方式实现。
任务划分是将一个大任务划分成多个独立的子任务，每个子任务负责处理一部分数据，最后将子任务的结果合并得到最终结果。
数据划分是将一个大数据集划分成多个小数据集，每个小数据集由一个子任务处理，最后将子任务的结果合并得到最终结果。
同时，为了实现任务的并行执行，还需要进行任务调度和同步。
任务调度是指将任务分配给不同的处理器或计算节点，合理利用计算资源。
同步是指在并行计算中，控制任务的执行顺序和结果的合并，确保任务之间的依赖关系得到满足。
二、MATLAB中的并行计算工具2.1 隐式并行计算MATLAB提供了一些内置函数和语句，可以隐式地进行并行计算。
比如，使用parfor语句可以实现循环的并行执行，其中每个迭代都是独立的，可以在不同的处理器上同时执行，从而加快计算速度。
另外，MATLAB还提供了一些内置函数，如bsxfun、cellfun、arrayfun等，可以实现对矩阵、向量、单元数组等数据结构的并行操作，提高计算效率。
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。
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MATLAB并行计算解决方案作者：姚尚锋刘长江唐正华来源：《计算机时代》2016年第09期DOI：10.16644/33-1094/tp.2016.09.021摘要：为了利用分布式和并行计算来解决高性能计算问题，本文介绍了利用MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱在MATLAB中建模与开发分布式和并行应用的一些方法；包括并行for循环、批处理作业、分布式数组、单程序多数据（SPMD）结构等。
用这些方法可将串行MATLAB应用程序转换为并行MATLAB应用程序，且几乎不需要修改代码和低级语言编写程序，从而提高了编程和程序运行的效率。
用这些方法来执行模型，可以解决更大的问题，覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。
关键词：建模；仿真；并行计算； MATLAB中图分类号：TP31 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）09-73-03Parallel computing solutions with MATLABYao Shangfeng， Liu Changjiang， Tang Zhenghua， Dai Di（Simulation Training Center， Armored Force Institute， Bengbu， Anhui 233050， China）Abstract： For the use of distributed and parallel computing to solve the problem of high-performance computing， this article describes the use of Parallel Computing Toolbox developed by MATHWORKS Company and some methods of parallel applications， including parallel for loop，batch jobs， distributed arrays， Single Program Multiple Data （SPMD） structure. by the methods， the serial MATLAB applications can be converted to parallel MATLAB applications，and almost no need to modify the code and program in low level languages， thereby increasing the efficiency of programming and operation. Use this method to perform model can solve bigger problems， cover more simulation scenarios and reduce the desktop resources.Key words： modeling； simulation； parallel computing； MATLAB0 引言用户面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算问题。
MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）[1-5]可以在MATLAB中建模和开发分布式和并行应用，并在多核处理器和多核计算机中执行，解决计算、数据密集型问题[2]，而且并不离开即使的开发环境；无需更改代码，即可在计算机集群上运行同一个应用程序（使用MATLAB Distributed Computing Server）。
并行的MATLAB应用程序也可以作为可执行程序或共享库（用MATLAB Compiler构建）分发，这些可执行程序或共享库可以访问MATLAB。
1 并行for循环并行for循环提供了一种在多个MATLAB worker（从客户会话中单独运行的MATLAB计算引擎）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。
例如，100次迭代的循环可以同时在20个MATLAB worker集群上运行，从而每个worker只执行五次迭代循环，整体上提高了循环的速度。
并行for循环用关键字parfor代替关键字for。
parfor结构管理着MATLAB客户端与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，则还原为串行方式。
下面给出如何将一个简单的for循环修改为一个并行的for循环[1，6]。
这一循环没有很多的迭代，也不需要很长时间来执行，但可以应用相似的方法到更大的循环。
对于这一简单的例子，我们可能不会注意到执行速度的增加，但对于更大的循环，执行速度的增加是相当可观的。
假设用for循环创建一个正弦波并绘制波形：for i=1：1024A（i）=sin（i*2*pi/1024）；endplot（A）为了将其修改为并行for循环代码，首先按以下方式打开MATLAB池，这样将保留三个本地worker运行循环迭代。
matlabpool open local 3然后，使用parfor修改代码运行并行for循环：parfor i=1：1024A（i）=sin（i*2*pi/1024）；endplot（A）此循环中的惟一差别是关键字parfor代替了for。
循环运行后，其结果与for循环没有任何区别。
任务完成后，关闭MATLAB池并释放worker。
matlabpool close2 批处理作业当与MATLAB客户端交互会话工作时，可以卸载工作到一个运行批处理作业的MATLAB worker。
执行此任务的命令是异步的，这意味着客户端MATLAB进程不会受阻，你能继续你的交互式会话，而MATLAB worker负责处理代码。
MATLAB worker可以运行在同一台机器上，或者如果使用MATLAB分布式计算服务器，也可以运行在远程集群机器上[4]。
为了卸载工作从MATLAB客户端到一个worker，可以使用批处理命令。
下面的示例使用上面介绍的for循环。
首先创建和编辑文件名为mywave的文件[6]；文件内容如下。
for i=1：1024A（i）=sin（i*2*pi/1024）；end保存文件并关闭编辑器。
然后，在MATLAB命令窗口使用批处理命令在一个单独的MATLAB worker中运行脚本。
job=batch（'mywave'）批处理命令不阻止MATLAB，所以你必须等待作业完成，然后才能检索和查看它的结果。
wait（job）“load”命令将worker工作空间的变量转移到客户端工作空间，在这里你可以查看结果。
load（job， 'A'）plot（A）最后，当作业完成，删除其数据。
destroy（job）3 批处理并行循环在前面两个例子中，一个修改了for循环变为parfor循环，一个提交脚本for循环作为批处理作业。
下面将它们结合起来创建一个批处理parfor循环。
首先，在MATLAB编辑器中打开脚本文件mywave并修改脚本，变for循环为parfor循环。
parfor i=1：1024A（i）=sin（i*2*pi/1024）；end保存文件并关闭编辑器。
然后，像前面一样用批处理命令运行脚本，但需要表明该脚本使用MATLAB池做并行循环。
job=batch（'mywave'， 'matlabpool'， 3）此命令指定三名worker（不包括运行批处理脚本的worker）执行循环迭代。
因此，本例使用四个本地worker；等待并查看结果。
wait（job）load（job， 'A'）plot（A）最后，当作业完成，删除其数据[4]。
destroy（job）4 分布式数组和单程序多数据假如有一个数组，它相对计算机的内存过大，因此它不容易在单一的MATLAB中处理。
并行计算工具箱可以将这个数组分配到多个MATLAB worker中，每个worker只包含数组的一部分。
然而，你可以将整个数组作为一个单一实体进行操作；每个worker仅操作它所管理的部分，但各worker间在需要时可自动相互传送数据，就像使用常用数组一样。
工具箱提供了150多个用于分布式数组的重载MATLAB函数；使得我们可以快速的设计开发并行程序，而不需要去处理低层次的消息传递的细节问题。
分布式数组的创建有多种方法，可直接使用创建函数如rand，ones，，zeros创建；下面介绍使用distributed函数创建分布数组的方法。
首先，打开MATLAB池。
matlabpool open %用户默认并行配置然后，使用distributed函数创建分布数组。
M=magic（4） %客户工作空间中的4×4魔方矩阵MM=distributed（M）；这里，MM是分布数组，等同于M；可以象任何其他数组一样操纵或访问它的元素。
M 2=2*MM； %M2也是分布数组，计算在worker中进行x=M2（1，1）； %客户端x等于M2的第一个元素处理完毕后，关闭matlab池。
matlabpool close单程序多数据（SPMD）结构可以定义一个并行运行在MATLAB池中所有labs （workers）上的代码块。
这里的lab，当MATLAB工作进程开始工作时，它们在默认情况下独立工作，也可以相互通信协同工作，这时它们被称为labs。
matlabpool %使用默认并行配置SPMD %默认使用池中的所有labsR=rand（4）；end此代码创建一个独立的4×4随机矩阵R，其元素存于MATLAB池中所有labs上。
5 结束语并行计算工具箱延伸了MATLAB交互式环境，并行命令窗口即能提供熟悉的MATLAB 环境原型用于开发分布式和并行应用程序，也能提供在批处理环境中脱机执行分布式和并行应用程序。
无需为特定的硬件和网络架构编写程序，就可方便的将串行MATLAB应用程序转换为并行MATLAB应用程序，从而能够以较高的级别在MATLAB中执行任务及数据并行算法。
用这种方法来执行模型，可以解决更大的问题，覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。
参考文献（References）：[1] 刘维编著.实战Matlab之并行程序设计[M].北京航空航天大学出版社，2012.[2] 高山流水.Matlab并行计算工具箱及MDCE介绍[M/OL].http：///s/blog_45eac6860100lzlk.html.[3] 吴鹏编著.Matlab高效编程技巧与应用[M]. 北京航空航天大学出版社，2010.[4] 靖稳峰.Matlab并行程序设计[M/OL].http：///link？url=yKuBHklFu3oxBDDUl6BXr4xzRhbepRJlhJoWwUlbr_FMvRNR3VDhnw-AvC9wJvSmuMVC3TAH3A5ncOO3EpWVX7HuBObM9ubhWzlr4KXVRpK[5] 彭代慧，邹显春编著.Matlab2013实用教程[M].高等教育出版社，2014.[6] 飞思科技产品研发中心编著.Matlab7基础与提高[M].电子工业出版社，2006.。