基于parfor的matlab并行处理机制学习和研究 |
您所在的位置:网站首页 › 多节点并行计算 › 基于parfor的matlab并行处理机制学习和研究 |
目录 一、概述 二、parfor的使用 三、案例分析 四、parfor的注意事项 五、parfor的优化技巧 六、parfor与其他并行计算工具的比较 七、parfor的应用场景 一、概述在计算机领域,随着计算机硬件的发展,多核处理器已经成为主流,多线程编程也成为了必不可少的技能。在Matlab中,为了充分利用多核处理器的计算能力,提高程序的运行效率,Matlab提供了一种并行运算的方法——parfor。 parfor是parallel for的缩写,它可以在多个处理器核心上并行执行for循环语句。与常规的for循环语句相比,parfor语句可以使循环中的每个迭代独立地执行,从而提高程序的运行效率。 二、parfor的使用parfor基本语法 parfor语句的基本语法如下: parfor index = values statements end其中,index是循环变量,values是循环变量的取值范围,statements是要执行的语句。 parfor的限制 在使用parfor语句时,需要注意以下几个限制: (1)循环变量必须是标量。 (2)循环变量的取值范围必须是一个向量或一个矩阵。 (3)循环体中的语句不能有依赖关系,即每个迭代必须是独立的。 (4)parfor语句不能嵌套在函数中。 parfor的使用方法 在使用parfor语句时,需要按照以下步骤进行操作: (1)确定循环变量的取值范围。 (2)编写要执行的语句。 (3)使用parfor语句将要执行的语句并行化。 (4)运行程序。 三、案例分析下面介绍5个以上的案例,详细说明如何使用parfor语句进行并行运算。 求解线性方程组 求解线性方程组是一个常见的数值计算问题。在Matlab中,可以使用“\”运算符或者inv函数来求解线性方程组。但是,当矩阵的规模较大时,求解线性方程组的运算量很大,需要消耗大量的时间和计算资源。此时,可以使用parfor语句来并行求解线性方程组,提高程序的运行效率。 下面是一个使用parfor语句求解线性方程组的例子: n = 1000; A = rand(n); b = rand(n,1); x = zeros(n,1); parfor i = 1:n x(i) = A(i,:) \ b; end在这个例子中,首先生成一个随机的n×n矩阵A和一个n×1的向量b,然后使用parfor语句求解线性方程组Ax=b。在循环体中,每个迭代都是独立的,因此可以并行执行。最后,将求解结果存储在向量x中。 图像处理 图像处理是Matlab中的一个重要应用领域。在图像处理中,常常需要对图像进行像素级别的操作,例如旋转、缩放、滤波等。这些操作通常需要对图像的每个像素进行计算,因此运算量很大。使用parfor语句可以将这些计算并行化,提高程序的运行效率。 下面是一个使用parfor语句对图像进行滤波的例子: img = imread('lena.jpg'); img = double(img); [n,m] = size(img); newimg = zeros(n,m); parfor i = 2:n-1 for j = 2:m-1 newimg(i,j) = 1/9*(img(i-1,j-1)+img(i-1,j)+img(i-1,j+1)+img(i,j-1)+img(i,j)+img(i,j+1)+img(i+1,j-1)+img(i+1,j)+img(i+1,j+1)); end end newimg = uint8(newimg); imshow(newimg);在这个例子中,首先读取一张图像,并将其转换为双精度矩阵。然后使用parfor语句对图像进行滤波操作,计算每个像素周围9个像素的平均值。最后,将滤波后的图像转换为无符号8位整型矩阵,并显示出来。 数值积分是数学中的一个重要概念,在Matlab中,可以使用quad函数来进行数值积分。但是,当积分区间较大或者积分函数较复杂时,计算量很大,需要消耗大量的时间和计算资源。此时,可以使用parfor语句对积分进行并行计算,提高程序的运行效率。 下面是一个使用parfor语句计算数值积分的例子: a = 0; b = 1; n = 1000000; h = (b-a)/n; x = a:h:b; y = exp(-x.^2); integral = 0; parfor i = 1:n integral = integral + y(i)*h; end在这个例子中,首先确定积分区间[a,b]和积分点数n,然后生成积分点的坐标向量x和函数值向量y。使用parfor语句对积分进行并行计算,将积分区间分成n个小区间,每个迭代计算一个小区间的积分值。最后,将所有小区间的积分值相加,得到最终的积分值。 矩阵乘法 矩阵乘法是线性代数中的一个重要概念,在Matlab中,可以使用*运算符或者mtimes函数来进行矩阵乘法运算。但是,当矩阵的规模较大时,矩阵乘法的运算量很大,需要消耗大量的时间和计算资源。此时,可以使用parfor语句对矩阵乘法进行并行计算,提高程序的运行效率。 下面是一个使用parfor语句计算矩阵乘法的例子: n = 1000; A = rand(n); B = rand(n); C = zeros(n); parfor i = 1:n for j = 1:n for k = 1:n C(i,j) = C(i,j) + A(i,k)*B(k,j); end end end在这个例子中,首先生成两个随机的n×n矩阵A和B,然后使用parfor语句计算矩阵乘法C=AB。在循环体中,每个迭代都是独立的,因此可以并行执行。最后,将矩阵乘积存储在矩阵C中。 求解偏微分方程 求解偏微分方程是数学和工程中的一个重要问题,在Matlab中,可以使用pdepe函数来求解偏微分方程。但是,当偏微分方程的解域较大或者偏微分方程较复杂时,计算量很大,需要消耗大量的时间和计算资源。此时,可以使用parfor语句并行求解偏微分方程,提高程序的运行效率。 下面是一个使用parfor语句求解偏微分方程的例子: x = linspace(0,1,100); 继续 t = linspace(0,1,100); m = length(x); n = length(t); u = zeros(m,n); u(:,1) = sin(pix); u(1,:) = 0; u(m,:) = 0; dx = x(2)-x(1); dt = t(2)-t(1); r = dt/dx^2; parfor i = 2:m-1 for j = 2:n u(i,j) = u(i,j-1) + r(u(i+1,j-1)-2*u(i,j-1)+u(i-1,j-1)); end end surf(t,x,u);在这个例子中,首先生成一个100×100的网格,然后使用parfor语句求解偏微分方程u_t=u_xx。在循环体中,使用显式差分格式对偏微分方程进行求解。由于每个迭代都是独立的,因此可以并行执行。最后,使用surf函数将求解结果可视化。 parfor语句是Matlab中的一个重要功能,它可以在多个处理器核心上并行执行for循环语句,从而提高程序的运行效率。在使用parfor语句时,需要注意循环变量的限制和使用方法。parfor语句可以应用于各种数值计算和科学计算领域,例如求解线性方程组、图像处理、数值积分、矩阵乘法和求解偏微分方程等。使用parfor语句可以大幅度提高程序的运行效率,减少计算时间和计算资源的消耗。 继续 四、parfor的注意事项循环变量的限制 在使用parfor语句时,循环变量必须是整数、向量或数组。不能使用结构体、单元数组或其他复杂类型的循环变量。此外,循环变量必须是在循环体外部定义的,不能在循环体内部定义。 循环体的限制 在使用parfor语句时,循环体必须是纯函数或纯过程,即循环体中不能使用任何全局变量、文件输入输出或其他与循环变量无关的操作。因为parfor语句会将循环体分配到多个处理器核心上执行,如果循环体中存在对全局变量的读写操作,就会导致不同处理器核心之间的冲突和竞争,从而影响程序的正确性和性能。 内存的限制 在使用parfor语句时,需要注意内存的限制。由于parfor语句会将循环体分配到多个处理器核心上执行,因此需要在每个处理器核心上分配足够的内存空间来存储循环体的计算结果。如果内存不足,就会导致程序出现错误或崩溃。 程序的调试 在使用parfor语句时,程序的调试比较困难。由于循环体是在多个处理器核心上并行执行的,因此很难追踪程序的执行过程和定位错误。因此,在使用parfor语句时,需要编写正确、清晰和可靠的程序,并进行充分的测试和验证,确保程序的正确性和性能。 五、parfor的优化技巧减少内存的使用 在使用parfor语句时,内存的使用是一个重要的问题。为了减少内存的使用,可以考虑将计算结果分块计算,并在每个处理器核心上分配足够的内存空间来存储计算结果。另外,可以使用matfile函数将大型的数据文件分块存储,并在parfor循环中读取和写入数据。 避免不必要的通信 在使用parfor语句时,处理器核心之间的通信是一个重要的问题。为了避免不必要的通信,可以考虑将计算量大的任务分配给处理器核心,并将计算结果返回到主机。另外,可以使用spmd语句将任务分配给多个处理器核心,并在主机上进行汇总和处理。 使用GPU加速 在使用parfor语句时,可以考虑使用GPU加速来提高程序的运行效率。可以使用gpuArray函数将数据转换为GPU数组,并使用GPU核心来进行计算。另外,可以使用parfeval函数将计算任务分配给GPU核心,并在主机上进行汇总和处理。 使用Profiling工具 在使用parfor语句时,程序的性能分析和优化是一个重要的问题。为了分析程序的性能和找出瓶颈,可以使用Matlab的Profiling工具来进行分析和优化。Profiling工具可以统计程序中函数、脚本和语句的执行时间和调用次数,并生成性能分析报告。可以根据性能分析报告来优化程序,提高程序的运行效率。 六、parfor与其他并行计算工具的比较parfor vs. spmd parfor和spmd都是Matlab中的并行计算工具,但它们的应用场合不同。parfor适用于将单个循环分配给多个处理器核心并行执行,而spmd适用于将多个任务分配给多个处理器核心并行执行。另外,parfor只能在单个计算节点上并行执行,而spmd可以在多个计算节点上并行执行。 parfor vs. GPU parfor和GPU都是Matlab中的并行计算工具,但它们的应用场合不同。parfor适用于将单个循环分配给多个处理器核心并行执行,而GPU适用于将大量的向量和矩阵操作分配给GPU核心并行执行。另外,parfor只适用于处理CPU密集型任务,而GPU适用于处理数据密集型任务。 parfor vs. MPI parfor和MPI都是并行计算工具,但它们的应用场合和使用方法不同。MPI适用于将多个计算节点连接起来,形成一个并行计算集群,并在集群中分配任务并行执行。而parfor只适用于将单个循环分配给多个处理器核心并行执行。另外,MPI需要用户手动编写并行程序,并实现任务的分配和通信,而parfor可以自动将循环分配给多个处理器核心并行执行,无需手动编写并行程序。 parfor vs. OpenMP parfor和OpenMP都是并行计算工具,但它们的应用场合和使用方法不同。OpenMP适用于将单个计算任务分配给多个处理器核心并行执行,并使用共享内存来实现任务的分配和通信。而parfor只适用于将单个循环分配给多个处理器核心并行执行,并使用消息传递机制来实现任务的分配和通信。另外,OpenMP需要用户手动编写并行程序,并使用OpenMP指令来实现任务的分配和通信,而parfor可以自动将循环分配给多个处理器核心并行执行,无需手动编写并行程序。 七、parfor的应用场景线性代数运算 线性代数运算是科学计算和工程计算中的重要问题,例如矩阵乘法、矩阵求逆、特征值和特征向量的计算等。在使用parfor语句时,可以将矩阵分块计算,并在多个处理器核心上并行执行,从而提高计算效率。 图像处理 图像处理是计算机视觉和图像处理领域的重要问题,例如图像滤波、图像分割、图像变换等。在使用parfor语句时,可以将图像分块处理,并在多个处理器核心上并行执行,从而提高图像处理的效率。 数值积分 数值积分是计算数学和科学计算中的重要问题,例如定积分、多重积分、数值微分等。在使用parfor语句时,可以将积分区域分块计算,并在多个处理器核心上并行执行,从而提高数值积分的效率。 偏微分方程 偏微分方程是科学计算和工程计算中的重要问题,例如热传导方程、波动方程、扩散方程等。在使用parfor语句时,可以将空间域和时间域分块计算,并在多个处理器核心上并行执行,从而提高偏微分方程的求解效率。 优化问题 优化问题是数学和计算机科学中的重要问题,例如线性规划、非线性规划、整数规划等。在使用parfor语句时,可以将优化问题分块求解,并在多个处理器核心上并行执行,从而提高求解效率。 总之,parfor语句在科学计算、工程计算和计算机科学中有广泛的应用场景,可以提高计算效率,减少计算时间和计算资源的消耗。 |
今日新闻 |
点击排行 |
|
推荐新闻 |
图片新闻 |
|
专题文章 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 win10的实时保护怎么永久关闭 |