Question

function test_parfor
N = 1e8;
sum_all = 0; % sum all numbers
sum_odd = 0; % sum odd numbers
sum_even = 0; % sum even numbers
tic;
parfor i = 1 : N
  sum_all = sum_all + i; % sum all numbers
  if mod(i,2)
      sum_odd = sum_odd + i; % sum odd numbers
  else
      sum_even = sum_even + i; % sum even numbers
  end %endif
end %endfor
toc;
fprintf('sum_all=%d,\nsum_odd=%d,\nsum_even=%d.\n', ...
    sum_all, sum_odd, sum_even);

我初始化了parpool环境并运行上面的代码。但是，parfor-loop比单个for-loop花费的时间要多得多。此外，我的PC的numCores是12，我在运行功能代码之前初始化了12个工作人员。为什么？我的代码出了什么问题？

非常感谢！： - ）

此外，并行计算环境的初始化代码如下。

function initpar(CoreNum)
%Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment

if nargin==0
    CoreNum=feature('numCores');
end
if  isempty(gcp('nocreate'))
    clear ALL;
    parpool('local',CoreNum); % matlabpool in R2013
else
    disp('Parallel Computing Enviornment already initialized');
end

Answer 1

请参阅此page：

并行开销。调用parfor而不是for的开销很大。如果功能评估很快，这种开销可能会变得明显。特别是，并行解决问题可能比连续解决问题要慢。

当每次迭代不耗时时，提示不要使用parfor;处理成本的限制当然取决于您的硬件。

编辑：如果删除if-else块，则循环的行为会发生变化。 sum_all现在被检测为减少变量，正如此page中所述。然后将循环正确地分成独立的部分;部分结果在最后合并。使用if-else块，sum_even和sum_odd不被视为缩减变量（我认为），因此它的行为类似于经典的for-loop加上并行计算开销。

为什么parfor-loop花费的时间比for-loop多？

1 个答案: