本文講一下matlab中的并行方法與技巧，這里我們不涉及GPU加速，主要考慮for循環并行和數據并行。分為以下幾個板塊：

1. 怎么并行？

2. parfor vs. SPMD

3. 注意事項及經驗總結

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1. 如何并行？

1. Request a number of workers;
2. Issue the normal command to run the program. The client program will call on the?workers as needed;
3. Release the workers;

具體到代碼：

[plain]?view plain?copy ?

matlabpool?local?2;??

????%parallel?program??

matlabpool?close??

其中2是core數目，注意2是core數。你的電腦如果是雙核四線程的，那么只能申兩個（而非4個）matlab local pool。

具體實現parallel program呢，主要是通過parfor（parallel for）和SPMD（single program, multiple data）完成的。

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2. parfor vs. SPMD

2.1 什么時候用parfor

parfor只用于matlab并行循環。當你需要簡單計算的多次循環迭代時，例如蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬，parfor循環就很有用。parfor將循環迭代分組，那么每個worker執行迭代的一部分。當迭代耗時很長的時候parfor循環也是有用的，因為workers可以同時執行迭代。

注意當循環中有迭代依賴其他迭代的結果時不應該使用parfor循環。每個迭代都必須不依賴其他迭代。由于parfor循環內有通信消耗，當只有小數量的簡單計算時使用parfor可能得不到什么好處。

[plain]?view plain?copy ?

c?=?1:10;??

a?=?ones(10,1);??

tic??

parfor?i?=?1:length(c)??

????a(i)=?a(i)+?c(i);??

end??

toc??

fprintf('%d\n',a);??

2.2 什么時候用SPMD（Single Program/Multiple Data）單程序多任務進行任務并行

Spmd中的“Single program”方面指的是同一段代碼運行在不同的多個lab上。你在一個Matlab客戶端上運行一個程序，被標志為spmd模塊的其他部分運行在其他lab上。當這些塊運行完畢后，你的程序繼續在客戶端運行。?“Multiple data”方面指的是雖然spmd語句在所有的lab上運行相同的代碼，但每一個lab可以有不同的，獨有的數據。所以多數據集可以在多個lab上同時被容納。一下是我總結的SPMD使用的兩個場景：

The "single program" aspect of spmd means that the identical code runs on multiple labs. 就是說同一段程序應用于不同的樣本（數據），所以一般針對隨機抽樣的并行，如

[plain]?view plain?copy ?

%%?SPMD??

%example?1??

spmd???

A?=?rand(3,2);?%generate?a?matrix?A?for?each?lab(worker)??

end??

for?i?=?1:length(A)??

????figure;?imagesc(A{i});???

end??

??

%example?2??

a?=?3;??

b?=?4;??

spmd??

????c?=?labindex();??

????d?=?c+a;??

end??

c{2}?=?5;??

spmd??

????f?=?c*b;??

end??

for?i?=?1:length(f)??

????fprintf('%d\t',f{i});%access?the?value?of?each?lab??

end??

另外，SPMD也可以用于可替代parfor的塊并行，在不同lab（worker）上對相同或不同的數據執行不同的并行操作，說起來有些拗口，具體看一下例子就明白了，下面我寫的example3,4分別針對在不同lab上對相同數據和不同數據執行不同操作。它們都可以用parfor代替，對吧，這里我就不寫了，相信大家的能力。。

[plain]?view plain?copy ?

%example3?-?deal?with?same?Data?by?different?parameters??

%add?different?values?to?same?array?Data??

Data?=?1:100;??

spmd??

????switch?labindex??

????????case?1??

????????????Data?=?Data+1;??

????????case?2??

????????????Data?=?Data+2;??

????end??

end??

%?print?Data{1}?&?Data{2}?for?checking??

??????????????

%example4???

%add?different?values?for?different?parts?of?array?Data??

%?[1:50]+1??

%?[51:100]+2??

spmd??

????if?labindex?==?1??

????????Data(1:50)?=?Data(1:50)+1;??

????else??

????????Data(51:100)?=?Data(51:100)+2;??

????end??

end??

以上是我對spmd和parfor的理解，歡迎補充指正，其他關于spmd vs. parfor的可以參考這個帖子。

2.3 Composite類型

spmd中每個lab返回值以composite存儲，如上面[code]example 1中的f就是以composite的形式展現。f{i}為第i個lab的返回值。最開始我們也可以創建Composite對象并進行初始化賦值。

>>??f = Composite(2);

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4. 注意事項及經驗總結

注意事項：

1. parfor中慎用（最好勿用）eval幅值。

一個程序并行時要共享內存，而eval語句可能使程序進入錯誤的workspace，因此不要用eval，改用不同index賦值。

[plain]?view plain?copy ?

matlabpool?local?2;??

c?=?1:5;??

parfor?i?=?1:length(c)??

????a(i)?=?c(i);??

end??

2. parfor循環不能很好利用所有處理器怎么辦？

是這樣，

[python]?view plain?copy ?

parfor?i?=?1:4??

........??

end??

就只能用4個處理器，而如果不加這個parfor可能matlab自身的負載均衡能夠更好地利用CPU。這里我是開起來3個matlab，比如服務器上有12個核。我就給每個matlab分配4個core（>>matlabpool local 4），每個程序里有一個parfor i = 1:4. 這樣就可以用起來12個核。我知道這樣好暴力……囧，有人知道正解的話指條明路吧。。

3. parfor，spmd不可以相互或者自身嵌套。

4. parfor使用有很多約束，比如for循環內的表達式需要顯式表達(透明性)，不依賴前項。如

parfor i = 3:10

? ? ? ?f(i) = f(i-1)+f(i-2);

end

是不行滴。。

歡迎留言其他并行技巧和方法，謝謝！

Reference：

1. MATLAB官網——Parallel Computing Toolbox

2.?詳細講解并行用法（貌似阿拉伯人寫的……o(╯□╰)o）

3. 詳細并行代碼

4.?多核計算平臺中MATLAB并行計算

5. Parallel Computing Toolbox?User's Guide

from:?http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/17610705#comments

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab并行编程方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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