如何在Matlab中利用并行处理

Question

我正在进行基于时间序列的计算。每次迭代计算都是独立的。有人可以在Matlab中使用并行处理分享一些提示/在线引子吗？如何在实际代码中指定它？

Answer 1

由于您可以访问Parallel工具箱，我建议您先检查一下是否可以轻松完成。

基本上，而不是写

for i=1:lots
   out(:,i)=do(something);
end

你写

parfor i=1:lots
   out(:,i)=do(something);
end

然后，使用matlabpool创建一些工作人员（使用工具箱在本地计算机上最多可以有8个，如果您还拥有Distributed Computing Server许可证，则可以在远程群集上使用最多8个） ，并且运行代码，并且当迭代由8个核心而不是1个核心运行时，可以看到很好的速度增益。

尽管parfor路由最简单，但它可能无法正常使用，因为您可能会错误地编写索引，或者您可能以有问题的方式引用数组等。查看编辑器中的mlint警告，阅读文档，并依靠良好的旧试验和错误，你应该相当快地找出它。如果你有嵌套循环，它通常最好只对最里面的循环进行并行化，并确保它进行大量的迭代 - 这不仅是好的设计，还减少了可能给你带来麻烦的代码量。

请注意，特别是如果您在本地计算机上运行代码，您可能会遇到内存问题（这可能表现为并行模式执行速度非常慢，因为您正在进行分页）：每个工作程序都会获得工作区的副本，因此如果您的计算涉及创建500MB阵列，那么8名工作人员将需要总共4GB的RAM - 然后您甚至还没有开始计算父进程的RAM！此外，最好只在您的计算机上使用N-1核心，因此仍有一个核心可用于计算机上可能运行的其他进程（例如强制性防病毒......）。

Answer 2

Mathworks提供了自己的parallel computing toolbox。如果您不想购买，那么有几个选项

• 您可以编写自己的mex文件并使用pthreads或OpenMP。
• 但是请确保您不要在代码的并行部分调用任何Mex api，因为它们不是线程安全的
• 如果您想通过MPI进行粗粒度并行操作，可以尝试pmatlab
• 与parmatlab
相同

修改：添加链接Parallel MATLAB with openmp mex files

我只试过第一次。

Answer 3

不要忘记许多Matlab函数已经是多线程的。通过仔细编程，您可以利用它们 - 检查您的版本的文档，因为Mathworks似乎在增加每个新版本的多线程函数的范围和数量。例如，似乎2010a具有多线程fft，这可能对时间序列处理有用。

如果内部多线程不是您所需要的，那么正如@srean建议的那样，并行计算工具箱可用。对于我的钱（或者更确切地说，我的雇主的钱），它是要走的路，允许你在Matlab中并行编程，而不是必须把事情搞砸。我不得不承认，我对工具箱及其提供的设施印象深刻。