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parfor 是并行循环计算多重循环的嵌套,只能在其中一层循环使用parfor并行计算,因为parfor就是让几个worker同时干活,比如一个循环中,i=1:30,那么一个worker做i=1:5,一个做i=6:10····不同的循环变量之间完全独立,所以当然可以一起干活,在里面在嵌套parfor,相当于把里面的工作还要分给6个人,很容易混乱不清,出现问题,如果再继续嵌套就更没法独立地界限清晰地并行工作了。 在命令行中输入ver查看是否有“并行计算工具包”, 查看CPU核数,点开资源管理器, 知道内核数后就可以编写以下程序 CoreNum=6; %设定机器CPU核心数量 if isempty(gcp('nocreate')) %如果并行未开启 parpool(CoreNum); end显示这样后说明成功了 Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Connected to the parallel pool (number of workers: 4). 测试 1)测试串行 tic for i=1:4, c(:,i) = eig(rand(1000)); end toc2)测试并行 CoreNum=4; %设定机器CPU核心数量 if isempty(gcp('nocreate')) parpool(CoreNum); end tic parfor i=1:4 c(:,i) = eig(rand(1000)); end toc5.结果 6.使用提示 通常将parfor放到最外层的循环, 也不是一定要放在最外面,如果里面那层运算量很大,外面那层基本没什么运算,放在里面也可以的,总之哪里运算量大并且可以不交叠地的分开,就在哪里用parfor将循环迭代分组,那么每个worker执行迭代的一部分。当迭代耗时很长的时候parfor循环也是有用的,因为workers可以同时执行迭代,但是当你的CPU的利用率如果已经达到了100%,此时你这种并行是没有意义的,速度不会加快的。另外这个博客上指出了Matlab的parfor的使用条件即: 1)大量的简单计算的循环。 2)大量或少量的复杂计算的循环 3)各个任务之间不会出现数据的依赖,比如说循环内部的变量之间不要存在数据传递等等。 应该是一个项目中只用一个parfor,一般是最外面那个,子函数里面的循环千万不要也写parfor哦,即parfor不可嵌套,不然会报错,并行计算的原理是循环之间是没有任何重叠的,,没有数据传递和交叠。所以本质上是把parfor end之间的所有代码打包成了一个没有返回值的函数。如果你想把在parfor中计算出来的变量继续在parfor外使用,则应采用sliced variable, 也就是用Var(index)或Var{index}来保存。但要切记,保存到的值只能在parfor外继续使用,如果尝试在parfor内继续使用的话,系统会报错。 parfor一般用在主函数中,用在类或者警告中会弹警告,并不会加快程序速度。 参考文献1 参考文献2 |
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