Matlab-并行计算工具箱函数基本情况介绍
Matlab 并行工具箱学习总结
目录Matlab 并行工具箱学习 (1)1.简介 (1)1.1.并行计算 (1)1.2.并行计算平台 (1)1.3.Matlab与并行计算 (1)2.Matlab 并行计算初探 (2)2.1.并行池 (2)2.1.1.配置和开启池（parpool） (2)2.1.2.获取当前池（gcp） (3)2.1.3.关闭池（delete） (4)2.2.循环并行parfor (4)2.2.1.Matlab client 和Matlab worker (4)2.2.2.并行程序中的循环迭代parfor (4)2.2.3.利用parfor并行for循环的步奏 (5)2.3.批处理（batch） (5)2.3.1.运行批处理任务 (5)2.3.2.运行批处理并行循环 (6)2.4.MATLAB的GPU计算 (6)2.4.1.GPU设备查询与选择 (8)2.4.2.在GPU上创建阵列 (8)2.4.3.在GPU上运行内置函数 (9)2.4.4.在GPU上运行自定义函数 (10)3.总结 (11)参考文献 (1)Matlab 并行工具箱学习1.简介高性能计算(High Performance Computing，HPC)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机。
可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。
1.1.并行计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户[1]。
1.2.并行计算平台平台是并行计算的载体，它决定着你可以用或只能用什么样的技术来实现并行计算。
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 并行计算工具箱及MDCE介绍
3.1Matlab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。
MATLAB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(LinearAlgebra 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MATLAB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。
Moler1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MATLAB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。
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并行计算工具箱的使用方法
MATLAB并行计算工具箱的使用方法1. 引言在当今大数据时代，处理海量数据和复杂计算成为了一项重要的任务。
MATLAB并行计算工具箱为用户提供了解决这一挑战的强大工具。
本文将介绍MATLAB并行计算工具箱的使用方法，包括并行计算的基本概念、并行计算模型、代码优化和调试技巧等。
2. 并行计算概述并行计算是一种通过同时执行多个任务来加快计算速度的方法。
在传统计算中，任务按照顺序逐个执行，而在并行计算中，多个任务可以同时进行。
这样可以大大减少计算时间，提高计算效率。
3. 并行计算模型MATLAB并行计算工具箱提供了两种常见的并行计算模型：数据并行和任务并行。
3.1 数据并行数据并行指的是将数据分成多个部分，分别发送给多个计算核心进行并行处理。
这种模型适用于数据量很大，但每个子问题相对较简单的情况。
数据并行可以通过使用parallel Computing Toolbox中的parfor语句实现。
parfor语句类似于for循环，但是可以自动分配任务给不同的计算核心。
3.2 任务并行任务并行指的是将多个任务分配给不同的计算核心并行执行。
这种模型适用于多个独立任务的情况。
任务并行可以通过使用parallel Computing Toolbox中的spmd语句实现。
spmd语句可以将程序分成多个独立的部分，并在不同的计算核心上同时运行。
4. 并行计算的基本操作在使用MATLAB并行计算工具箱时，可以使用以下几个基本操作实现并行计算。
4.1 启动并行计算首先，需要通过在MATLAB命令行窗口输入"parpool"命令来启动并行计算。
这将根据计算机的处理器核心数量自动创建一个并行计算池，供并行计算使用。
使用"parpool"命令可以最大程度地利用计算机的多核处理能力。
4.2 并行计算的语法在使用并行计算时，需要使用一些特殊的语法来表示并行操作。
如前所述，parfor语句用于实现数据并行，spmd语句用于实现任务并行。
Matlab 并行计算工具箱函数基本情况介绍
Matlab并行计算工具箱的使用Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。
个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。
所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。
这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。
而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU 组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。
也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。
而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。
相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。
Matlab并行计算工具箱中的函数有：1.Parfor (FOR循环的并行计算)；函数1：matlabpool其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。
函数2：parforFor循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。
但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。
函数3：batch用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。
matlab常用工具箱函数注释
matlab常用工具箱函数注释说明：函数首字母皆为小写！1 线性代数1.1 矩阵分析Norm 矩阵或向量的范数Null 零空间Normest 估计矩阵的2范数Orth 正交化Rank 矩阵的秩Rref 简化矩阵为梯形形式Det 矩阵行列式的值Subspace 两个子空间的夹角1.2 线性方程\\和/ 线性方程求解Lu LU分解Inv 矩阵的逆Ilu 不完全的LU分解Cond 矩阵条件数Luinc 不完全的LU分解Condest 1范条件数估计Qr QR分解Lsqnonneg 非负线性最小二乘CholCholesky分解Cholinc 不完全cholesky分解Pinv 伪逆Linsolve 带特殊控制的线性方程求解Lscov 已知协方差的最小二乘1.3 特征值和奇异值Eig 特征值和特征向量Polyeig 多项式特征值问题Svd 奇异值分解Condeig 已知特征值求条件数Eigs 稀疏矩阵的特征值Hess Hessenberg型Svds 稀疏矩阵的奇异值和向量Qz 广义特征值的QZ分解Poly 特征多项式Schur Schur分解1.4 矩阵函数Expm 矩阵指数Sqrtm 矩阵平方根Logm 矩阵对数Funm 计算一般矩阵函数2 曲线拟合工具箱函数2.1 拟合数据预处理Cftool 打开GUI形式的工具箱Smooth 对数据点做平滑处理Excludedata 去除异常数据点2.2 数据拟合Cftool 打开GUI形式工具箱Fittype构造一个曲线拟合对象Fit用指定的拟合模型对数据进行拟合Get 获取拟合选项结构体的某个字段名及其值Fitoptions 创建或修改拟合选项结构体Set 设置拟合选项某字段值2.3 拟合类型和方法Argnames 曲线拟合类型（或函数）对象的输入参量名Indepnames 曲线拟合类型（或函数）的自变量Category 曲线拟合类型（或函数）的拟合类型Islinear 判断曲线拟合类型（或函数）是否为线性Coeffnames 曲线拟合类型（或函数）的系数名称Numargs 曲线拟合类型（或函数）的输入参数个数Dependnames 曲线拟合类型（或函数）的因变量Numcoeffs 曲线拟合类型（或函数）的拟合系数个数Feval 计算曲线拟合类型（或函数）Probnames 曲线拟合类型（或函数）的问题相关参数名称Fittype创建一个曲线拟合类型（或函数）Type 曲线拟合类型（或函数）的名称Formula 曲线拟合类型（或函数）的公式2.4 曲线拟合的方法（和2.3相同的没再写）Cfit 创建一个曲线拟合函数对象Confint 拟合系数的值的置信区间Coeffvalues 通过拟合得到的拟合函数的系数值Predint 在任意点处用拟合函数计算得到的函数值的95%置信区间Differentiate 求取拟合函数的导数Integrate 拟合函数的积分Plot 绘制拟合曲线图Probvalues 拟合函数中的与问题相关的参数值还包括除去表2.3中fittype外所有函数，解释同上。
MATLAB并行计算
MATLAB并⾏计算主要函数：parfor并⾏ for 循环说明：parfor LoopVar = InitVal:EndVal; Statements; end在⽣成的 MEX 函数中或在共享内存多核平台上并⾏运⾏的 C/C++ 代码中创建⼀个循环。
parfor 循环对 InitVal 和 Endval 之间的 LoopVar 值执⾏ Statements。
LoopVar 指定由整数值组成的向量，这些值按 1 递增。
parfor (LoopVar = InitVal:EndVal, NumThreads); Statements; end在创建并⾏ for 循环时，最多使⽤ NumThreads 个线程。
写法案例：parfor rowIndex=1:regionRowpoint=cell(regionCol,4);for colIndex=1:regionColdisp(['rowIndex =',num2str(rowIndex),'colIndex =',num2str(colIndex)]);mdl = stepwiselm(full,pointLpmay{rowIndex,1}{colIndex,1},'quadratic','Verbose',0);point{colIndex,1}=mdl.Formula.Terms; % ⽅程的项与结构point{colIndex,2}=mdl.Coefficients.Estimate; % ⽅程项的系数point{colIndex,3}=mdl.Rsquared.Ordinary; % 判定系数point{colIndex,4}=mdl.Rsquared.Adjusted; % 调整判定系数endpointLpmaA{rowIndex,1}=point;end注意：此种⽅法开启并⾏默认使⽤最⼤线程数，⽽MATLAB默认允许的最⼤线程数为12，若计算机的真核数量超过12，可以⽤以下⽅式进⾏扩展：%%% 设置MATLAB可以联通24个线程（否则默认最⼤线程为12） %%%c = parcluster('local');c.NumWorkers = 24;parpool(c, c.NumWorkers);已经开启并⾏⼯具箱之后，若要重新开启，需要先关闭之前的并⾏，再开新的，关闭⽅法如下：delete(gcp('nocreate'))参考资料：。
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Matlab 并行计算工具箱的使用Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。
个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。
所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。
这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。
而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。
也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。
而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。
相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。
Matlab 并行计算工具箱中的函数有：1.Parfor (FOR循环的并行计算)；函数1：matlabpool其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。
函数2：parforFor循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。
但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。
函数3：batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。
例如：batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。
2.批处理函数1：batch，其语法有：j = batch('aScript')j = batch(myCluster,'aScript')j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn})j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn})j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...)其中的变量：J The batch job object.'aScript'The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job.myClusterCluster object representing cluster compute resources.fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.N The number of output arguments from the evaluated function. {x1, ..., xn}Cell array of input arguments to the function.p1, p2Object properties or other arguments to control job behavior.v1, v2Initial values for corresponding object properties or arguments.3.利用GPU计算（这一部分暂时略过）4.分布式数组和SPMD函数1：distributed分布式数组利用matlab计算池中所有worker的内存来存储数组。
如此以来，就可以创建或者是操作对于一个机器无法存储的大型数组。
函数2：gather 回收所有的分布式数组数据到当前工作空间。
例如：x = gather(D);函数3：spmd (Single Program Multiple Data)其使用方式一般情况下为：spmd<statement>end.当程序语句被放置在<statement>部分时，matlab会将程序语句在几个matlab worker中同时运行，并行计算。
函数4：composite创建一个复合对象。
对于在workers上运行spmd<statement>语句中的变量，在client端都可以通过构造函数获取变量值，当spmd<statement>语句运行时，会自动生成复合构造函数，也可以利用composite函数自行创建一个。
例如对于，复合构造变量C：C{1} 表示变量C在worker 1上的值；C{2} 表示变量C在worker 2上的值；函数5：codistributed 用复制方式创建一个codistributed 数组。
一个codistributed数组被分割为多个片段分别分布在不同lab的工作空间中。
这种情况适用于每一个lab都要用到某一个大型数组的一个部分，这样提供了lab在访问这些数据的便利。
一个codistributed数组和一个distributed数组之间差别很小，体现在其视角的不同。
前者用于在一个lab上存取一个数组而后者则支持在client上存取一个数组。
其语法：C = codistributed(X) distributes a replicated X using the default codistributor. X mustbe a replicated array, that is, it must have the same value on all workers. Size(C) is thesame as size(X).C = codistributed(X, codist) distributes a replicated X using the codistributor codist.For information on constructing codistributor objects, see the reference pages forcodistributor1d and codistributor2dbc.C = codistributed(X, codist, lab) distributes a local array X that resides on the workeridentified by lab, using the codistributor codist. Local array X must be defined on allworkers, but only the value from lab is used to construct C. size(C) is the same as size(X).C = codistributed(C1, codist) where the input array C1 is already a codistributedarray, redistributes the array C1 according to the distribution scheme defined bycodistributor codist. This is the same as calling C = redistribute(C1, codist). If thespecified distribution scheme is that same as that already in effect, then the result is the same as the input.函数6：redistribute 将一个codistributed数组从新按照其他分配规则进行重新分布。
语法：redistribute(D1,CODISTR)，将分布式数组D1按照CODISTR重新分配在labs中的分布方式。
函数7：getLocalPart 获取一个分布式数组的本地部分，语法：L = getLocalPart(D)返回分布式数组D的本地部分，其格式取决于D的具体分配方案。
函数8：globalIndices 根据分布式数组在各个lab中的分配方案获取本地部分的全局索引。
(如何使用还不清晰)5.集群配置文件和计算规模函数1：parcluster 根据集群配置文件建立一个集群。
其语法：C = parcluster;返回一个集群对象。
该对象是由默认的集群配置文件确定；C = parcluster(profile);返回一个集群对象，该对象是由profile确定。
函数2：parallel.defaultClusterProfile该函数获取或者设置默认的并行计算集群配置文件。
语法：p = parallel.defaultClusterProfile，返回当前默认集群配置文件名oldprofile = parallel.defaultClusterPro) 设置newprofile为默认配置文件，返回旧的配置文件名。
可以通过saveProfile或者saveAsProfile来修改一个集群对象。
函数3：parallel.importProfile 导入集群配置文件。
语法：pro = parallel.importPro).导入由确定的配置文件，而后返回导入的配置文件名。
配置文件名后缀是.mat。
需要注意的是，凡是导入的配置文件，在以后的matlab操作中都是有效的，不必重复导入。
函数4：pctconfig 配置一个并行计算工具箱会话。
语法有：Pctconfig(‘p1’,’v1’,…):设置client端的配置属性P1的值为V1；Config = pctconfig(‘p1’,’v1’,…):返回一个结构体赋给config,结构体的字段名对应属性名称，字段值则对应属性值。
Config = pctconfig();没有任何输入，以结构体形式返回当前所有属性以及属性值。
6.详细的作业和任务控制a)作业和任务的建立函数1：createJob 在集群上建立作业，其语法：obj = createJob(cluster),为确定的cluster建立独立作业，作业所需要的数据存放在本地，由cluster的JobStorageLocation属性确定。