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  • parfor-- matlab并行计算教程

    千次阅读 2015-09-04 13:45:12
    1 initialize/ close这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2,依次类推。CoreNum以不等于核心数量,但是如果...下面初始化Matlab并行计算环境:(e.g., 4

    推荐英文教程 http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/m_src/matlab_parallel/matlab_parallel.html
    以及另一个中文指导 http://www.xuebuyuan.com/1820506.html

    以下仅为个人实验 粗浅解说

    1 initialize/ close

    这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2,依次类推。CoreNum以不等于核心数量,但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化,如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了,否则速度还更慢。下面初始化Matlab并行计算环境:(e.g., 4核4进程)
    
        matlabpool 4
    close命令非常简单
    
        matlabpool close

    2 algorithm
    parfor和for 的语法基本一致,但
    **(1)**for 语句是按照i的序列顺序执行的,而parfor是由多个worker同时执行i为不同值的结果

    e.g.   for i = 1:12 fprintf(' %d',i); end 的输出为:
    
                     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
    
               parfor i = 1:12 fprintf(' %d',i); end的输出为:
    
                          2 1 10
                          4 3 11
                          6 5 12
                          8 7 9

    (2) parfor是不可以多层嵌套parfor的,但内部可以嵌for

    e.g. parfor i = 1:M 
            for i = 1:N ;
             end 
         end
        但这样就没有体现出并行计算的优势,故可改为
    
    parfor k = 1:M*N
    
        i = mod(k-1, M) + 1;
    
        j = floor(k-1/M) + 1;
    
    end

    算法具体可参加 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7a0d4fbf0101cmji.html
    这里推荐大家用Matlab写Monte Carlo并行代码时按照以下注意事项来写:
    1.将Monte Carlo模拟过程中不会改变的参数都写在Parfor循环块外面
    2.生成随机数、计算f(x)等过程都写在Parfor里面
    3.不要将V0结果传递出Parfor,而是直接计算出V0的均值、方差传递出parfor。
    4.最后用数学公式将传递出Parfor的V0的均值方差组合计算成最终结果

    3 limitation

    (1)不可以修改循环变量:且变量间不可相互访问(e.g., a(i+1) = a(i) + 1;)
    (2)如果使用嵌套循环的循环变量来引用矩阵,那么必须用直接的下标形式,不可以用表达式:

    A = zeros(4, 11);
    parfor i = 1:4
       for j = 1:10
          A(i, j + 1) = i + j;
       end
    end
    可以改成:
    
    A = zeros(4, 11);
    parfor i = 1:4
       for j = 2:11
          A(i, j) = i + j + 1;
       end
    end

    (3)如果在嵌套循环中引用了矩阵,那么在parfor-loop中就不可以再其他地方再使用

    A = zeros(4, 10);
    parfor i = 1:4
        for j = 1:10
            A(i, j) = i + j;
        end
        disp(A(i, 1))
    end
    是不允许的。可以改成:
    
    A = zeros(4, 10);
    parfor i = 1:4
        v = zeros(1, 10);
        for j = 1:10
            v(j) = i + j;
        end
        disp(v(1))
        A(i, :) = v;
    end
    
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  • 转自Mathworks官方的视频教程,原教程标题为:Parallel and GPU Computing Tutorials一共有9个视频教程,由于公众号文章一次只能发3个视频,我们就分3次来发Matlab并行计算 GPU加速 视频教程Part1~3Matlab并行计算 ...

    转自Mathworks官方的视频教程,原教程标题为:

    Parallel and GPU Computing Tutorials

    一共有9个视频教程,由于公众号文章一次只能发3个视频,我们就分3次来发

    Matlab并行计算 GPU加速 视频教程Part1~3

    Matlab并行计算 GPU加速 视频教程Part4~6

    Part7  spmd Parallel Code Beyond parfor

    Part8  Distributed Arrays

    Part9  GPU Computing with MATLAB

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    • 13 如何写出高性能的Julia

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  • parfor循环是Matlab并行计算工具箱用于并行计算单循环的工具,并行度与CPU所具备的核心数有关,一般来说,经过处理的for循环都能够改为parfor循环以提高并行处理速度。Matlab中的CPU并行处理功能如下图所示进...

    Arranged By Zhonglihao @ 2018

    **请确认Matlab安装时点选了并行计算工具箱

    第一章:parfor循环并行计算

    parfor循环介绍

    parfor循环是Matlab并行计算工具箱用于并行计算单循环的工具,并行度与CPU所具备的核心数有关,一般来说,经过处理的for循环都能够改为parfor循环以提高并行处理速度。Matlab中的CPU并行处理功能如下图所示进行开启,开启后也可以查看您的计算机具备多少个物理核心数(不支持超线程逻辑内核处理):

     

    图1-1 点击Matlab软件左下角中图标

    按”Start parallel pool”开启CPU多核并行计算

     

    图1-2 图标显示蓝色条纹代表

    处理器多核并行计算已启用

     

    哪些场合适合和不适合开启并行计算:

    ·某些子循环所需要的计算量与其他子循环的计算量并不很相近,造成处理器需要等待最慢的一个自循环完成以继续同步物理核心,这种情况下使用并行没有很大的意义;

    ·一些简单的子循环例如蒙特卡洛仿真或参数扫描,这种情况下,多个核分配到的子任务稍短且时间消耗较为一致,此时使用并行计算是具有意义的;

    ·对于频繁读写内存的算法,开启并行计算并不是一个好的方案因为数据同步的时间消耗远超过计算的时间,此时并行的效率并不高,相反,如果一个算法较多的时间消耗在计算上而不是读写数据上,则使用并行计算会有较大的提升;

     

    下面通过一个简单的例子说明如何把for循环改装为parfor循环:

    Code #1-1
    1.tic  
    2.n = 200;  
    3.A = 500;  
    4.a = zeros(n);  
    5.for i = 1:n  
    6.a(i) = max(abs(eig(rand(A))));  
    7.end  
    8.toc  

    如代码片1-1所示,该实例通过计算一个随机矩阵A的算法并把结果赋值到数组a中存储,循环内容之间计算是相互独立的,附加一个matlab的tic-toc语句来测量整片代码的计算时间,结果如下图所示:

     

    作者使用的是笔记本处理器型号为i5-7200u,有2个物理内核,没经过并行计算优化时,代码的计算时间消耗为25.69秒左右。下面为经过parfor并行处理的代码片#1-2:

    Code #1-2
    1.tic  
    2.ticBytes(gcp);  
    3.n = 200;  
    4.A = 500;  
    5.a = zeros(n);  
    6.parfor i = 1:n  
    7.a(i) = max(abs(eig(rand(A))));  
    8.end  
    9.tocBytes(gcp)  
    10.toc  

    输出的结果为:

    从上图中可以看到,在双核并行处理的作用下,处理时间从26秒提高到了16.8秒,理想时间应该为没有使用并行计算时间的二分之一,但其中的延迟包含了核心之间的同步和读写数据的延迟。

     

    下面举一个使用parfor时效率并不高的例子

    以下的代码片#1-3为通过循环产生一段正弦波信号数据:

    Code #1-3
    1.tic  
    2.n = 1024;  
    3.A = zeros(n);  
    4.for i = 1:n  
    5.A(i,:) = (1:n) .* sin(i*2*pi/1024);  
    6.end  
    7.toc  

    改写为并行计算parfor:

    Code #1-4
    1.tic  
    2.ticBytes(gcp);  
    3.n = 1024;  
    4.A = zeros(n);  
    5.parfor (i = 1:n)  
    6.A(i,:) = (1:n) .* sin(i*2*pi/1024);  
    7.end  
    8.tocBytes(gcp)  
    9.toc  

    从结果观察可以发现,代码改写为并行后速度并没有提升,反而比单核计算时要慢得多,是因为该代码片的数据传输量较大,导致多核处理时无法展现出优势。

     

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  • **请确认Matlab安装时点选了并行计算工具箱 并行池(parallel pool)的设置 点击右下角中并行图标中的“Parallel preference”选项进入设置界面: 在设置中可以选择开启多少个核心做并行计算,如下图所示开启的...

    Arranged By Zhonglihao @ 2018

    **请确认Matlab安装时点选了并行计算工具箱

    并行池(parallel pool)的设置

    点击右下角中并行图标中的“Parallel preference”选项进入设置界面:

    在设置中可以选择开启多少个核心做并行计算,如下图所示开启的核心为4个,若填写的数量大于处理器所拥有的最大核心数,则以开启最大核心数为准。

    下面两个选项一个是勾选是否遇到关键的并行计算字段就开启并行计算模式,第二个是勾选多少分钟后自动关闭并行计算池。

    若在脚本中开启并行计算池,则输入语句:

    parpool

    ...

    则会自动按预设参数(核心数)开启并行计算池;

     

    若要指定开启的核心数,则在后面添加参数:

    parpool(4)

    ...

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