什么时候Matlab选择在使用codegen和parfor时进行线程化

Question

我似乎是少数几个使用Matlab编码器（codegen命令）获得加速的人之一，从在线讨论或帮助这么少的事实来判断。在某些情况下，我从中获得了令人难以置信的加速。我从来没有看过它的文档记录，但是当我使用带有parfor循环的Matlab脚本中的codegen创建一个MEX文件时，它通常会将生成的MEX线程化。函数中的Parfor会产生多个进程，这些进程通常不如仅仅是线程效率（我在Linux中观察顶部并在Matlab函数中看到多个100％进程，但在运行转换后的MEX时只有一个例如10​​00％的进程）。我正在研究一个案例，我现在可以真正使用加速，但我看不到在MEX中使用多个线程的证据，即使parfor在基本函数中工作。任何人都知道挂断可能是什么，或者编码人员如何选择线程？

Answer 1

它只会线程化parfor循环本身，编码器猜测会很危险，而且无法计算出适当的并行性。

如果我是你，我会尝试用parfor代替Matlab代码中的任何地方。

现在如何确定循环是否可以并行化：

1. 它是否使用先前计算的任何结果，如果是，那么请不要尝试，严重的是，它只会使情况变得更糟

2. 它是否以任何形式使用IO，如果是，那么不要，它会减慢它并从代码中删除任何确定性

3. 是否有替换parfor的循环？如果没有，那么你将不得不处理性能，因为可能不要进行并行化。