matlab内循环并行计算_matlab分布式并行计算_matlab gpu并行计算

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。matlab内循环并行计算。。

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：

%InitializeMatlabParallelComputingEnviornmentbyXaero|Macro2.cn

CoreNum=2;%设定机器CPU核心数量，我的机器是双核，所以CoreNum=2

ifmatlabpool('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('Alreadyinitialized');%说明并行环境已经启动。

end

运行成功后会出现如下语句：

Startingmatlabpoolusingthe'local'configuration...connectedto2labs.

如果运行出错，按照下面的办法检测：

首先运行：

matlabpoolsize

如果出错，说明你没有安装Matlab并行工具箱。确认安装了此工具箱后，运行：

matlabpoolopenlocal2;

如果出错，证明你的机器在开启并行计算时设置有问题。请联系MathWorks的售后服务。

二十七、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Windows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：

matlabpoolclose

二十八、Matlab做MonteCarlo并行的算法

Matlab并行计算比较特别。下图节选自Matlab并行计算工具箱用户手册。这个列表告诉你Matlab如何处理Parfor并行计算程序段中的各种变量。所以写代码时要注意不少问题，否则写出的并行代码可能还不如非并行的代码快。

这里我推荐大家用Matlab写MonteCarlo并行代码时按照以意事项来写：

1．将MonteCarlo模拟过程中不会改变的参数都写在Parfor循环块外面

2．生成随机数、计算f(x)等过程都写在Parfor里面

3．不要将V0结果传递出Parfor，而是直接计算出V0的均值、方差传递出parfor。

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