matlab的分布式計算可以理解為一臺機器作為client(主控機)，其他的機器分別作為計算的結點，要由client進行控制和操作。如果把單機上的.m文件直接放到client運行，是不會產生分布式計算的效果的，只相當于在主控機進行了計算，而其他的結點都還處于閑置狀態。要想使用所有的結點或者部分結點進行計算，必須使用findResource()找到可利用的閑置cpu，使用createJob()創建工作，再使用createTask()為工作分配一個或多個任務，最后提交工作，這樣，計算任務才分配到各個結點上。

分布式計算的環境是需要配置的，但是我使用的環境是學院的刀片機，已經被配置好了，運行的時候直接用ssh或者xmanager 登陸，所以對這一部分不了解。假設環境已經配置好了，想要進行分布式計算，一般寫一個主函數，進行分布式計算的資源分配下發任務。

舉例來說，如果要調用FunA和FunB(一般FunA和FunB是相互獨立的)，并且FunA要調用目錄下的sub_floderA文件夾，FunB要調用目錄下的sub_floderB文件夾，則把FunA、FUnB、sub_floderA、sub_floderB都拷貝到主控機的matlab的工作目錄下，在這個目錄下再建立main.m(當然也可以是其他名字)，假設當前控制機的matlab的工作目錄是 ”/hpc/home/myTask“，則main.m應如所示：

clear;clc;

sched = findResource();

%findResource默認可以無參，讓matlab自己去找可用的資源，但最好自己分配一下，

%也可以調用已有的配置文件

job=createJob(sched);

%將當前工作所需要的目錄及文件拷貝至各個結點，如果想調用自定義的函數，這一步幾乎是必須的。

set(job,'FileDependencies',{'/hpc/home/myTask/sub_floderA' '/hpc/home/myTask/sub_floderB' 'Fun_A.m' 'Fun_B.m'});

%也可以用下面這個將所有需要的路徑共享給各個計算結點，但我用這個沒有成功，好像要先設置文件共享才行

%set(job,'pathDependencies',{'...' '...'})

%用FileDependencies的方法雖然麻煩一點，但拷貝的方法可能會穩定些

job,%這里可以讓job顯示一下，以確認工作目錄等是否都分配正確了。

createTask(job,@FunA,2,{});%2表示FunA的返回參數個數，{}里是FunA的參數，如果無參，就寫{}

createTask(job,@FunB,3,{para1,para2}); %3表示FunB的返回參數個數，{}里是FunB的參數

submit(job);

waitForState(job,'finished');

results = getAllOutputArguments(job);

save('result.mat','results');

%因為分布式計算一般都是遠程登錄控制機，所以最好把結果保存下來，再用FTP等工具傳回本地查看。

%還有一個好的習慣是FunA和FunB中也寫下save語句，將計算結果保存下來，

%此時的save應該是控制節點%的絕對地址，

%如要在FunA中寫下保存FunA的運算結果，則應寫如下語句：

%save('/hpc/home/myTask/resultOfFunA.mat','result');

%將結果保存到控制節點的工作目錄下

destroy(job);

此時，執行main，便可在分布環境下執行FunA和FunB。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab分布式计算报告,简单的matlab分布式计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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