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  • 【高性能】Matlab的并行计算之spmd

    万次阅读 2016-03-02 17:23:07
    spmd的思想则是不同数据,用同一个程序处理。当然这个程序内部可以编写针对不同情况处理代码。spmd的内部实现代码限制很少,spmd的灵活性比parfor要高得多。 spmd的使用方法如下: startmatlabpool(2) spmd a ...

    parfor的并行思想是把同一批数据分给for循环中不同的循环体,进行处理。spmd的思想则是不同的数据,用同一个程序处理。当然这个程序内部可以编写针对不同情况的处理代码。spmd的内部实现代码限制很少,spmd的灵活性比parfor要高得多。

    spmd的使用方法如下:

    startmatlabpool(2)
    spmd 
         a = magic(labindex )%代码
    end
    closematlabpool;
    
    结果:

    Lab 1: 
      
      a =
      
           1
      
    Lab 2: 
      
      a =
      
           1     3
           4     2

    为了处理不同的情况,spmd实际运行时会获取当前线程编号,用常量labindex表示,等同于openMP的omp_get_thread_num()。

    问题一:如何在外部手动分配数据?

    startmatlabpool(2)
    p = Composite();
    p{1} = rand(1,3);
    p{2} = 'hello';
    spmd 
        disp(p);
    end
    closematlabpool;
    
    结果:

    Lab 1: 
               0.793866004096169         0.536373818464747         0.647201517107599
      
    Lab 2: 
      hello

    composite数据是spmd并行结构中最简单的数据,每个labindex线程只访问composite{labindex}数据。不可越界。在关闭并行环境后所有的composite数据都没了。

    composite数据每个部分可以有不同的数据类型。

    问题二:分布式计算可以用spmd吗?

    of course。不过我也没有多台可以分布式计算的电脑,只能试验一下了。

    分布式计算的一大问题是数据的管理。下面分为两个部分:

    1、客户端分配

    客户端(client)使用distributed语句产生分布式数据。默认根据最后一个维度来分配数据,你也可以自己调。下面源码:

    startmatlabpool(2)
    a = rand(5,2);
    p1 = Composite();
    b = rand(5,2);
    for i = 1:2
        p1{i} = a(:,i);
    end
    p2 = distributed(b);
    %p2 = distributed.rand(5,2);%同样可以这样干
    spmd
        disp([p1 getLocalPart(p2)]);
    end
    closematlabpool;
    
    结果:

    Lab 1: 
               0.101441167942127         0.885325931102933
               0.395333513944682         0.140505759300116
               0.604619875183008        0.0679844441385649
               0.102777340759248         0.890917146877593
               0.603123131497137         0.862605458737845
      
    Lab 2: 
                0.68058153278091         0.239578384767141
               0.895975215333032         0.435924760832413
               0.584621985559958         0.831829000715115
               0.972073878349711         0.212887327746207
               0.872288140538251          0.18323345771615

    请注意获取p2要使用getLocalPart语句。


    2、服务端(线程计算端)分配

    startmatlabpool(2)
    spmd
         X = [1 2;4 5];
        codist = codistributor1d(1, [1 1]);%1表示第一维度切割,行切割,[1 1]表示每个lab分配一行数据
        C = codistributed(X, codist);
        disp([labindex, numlabs]);
        disp(getLocalPart(C));
    end
    closematlabpool;
    

    结果Lab 1: 
           1     2
      
           1     2
      
    Lab 2: 
           2     2
      
           4     5



    展开全文
  • parfor循环或spmd主体必须是透明。透明性意味着所有对变量引用必须在代码文本中可见。 在下面例子中,变量X没有转移到workers。只有字符向量’X’被传递给eval,并且X在循环或块体中不作为输入变量可见...

    parfor循环或spmd块的主体必须是透明的。透明性意味着所有对变量的引用必须在代码的文本中可见。

    在下面的例子中,变量X没有转移到workers。只有字符向量’X’被传递给eval,并且X在循环或块体中不作为输入变量可见。因此,MATLAB®在运行时出现错误。

    X = 5;
    parfor ii = 1:4
        eval('X');
    end
    
    X = 5;
    spmd
        eval('X');
    end
    

    类似地,您不能通过在parfor或spmd语句中执行clear来清除工作空间中的变量:

    parfor ii = 1:4
        <statements...>
        clear('X')  % cannot clear: transparency violation
        <statements...>
    end
    
    spmd; clear('X'); end
    

    或者,可以在不再需要变量时将其值设置为空,从而释放该变量所使用的内存。

    parfor ii = 1:4
        <statements...>
        X = [];
        <statements...>
    end
    

    对于spmd块,可以从客户机工作区中清除它的组合。

    一般来说,透明性的要求限制了对变量的所有动态访问,因为在任何给定的worker中可能不存在整个变量。在透明工作区中,如果没有在代码中显式地指定变量,则不能创建、删除、修改、访问或查询变量。

    其他违反parfor循环透明性的行为或函数的例子包括:

    谁和谁

    evalc、evalin和assignin与工作区参数指定为“caller”

    保存并加载,除非加载的输出被分配给变量

    如果一个脚本试图读取或写入父工作区的变量,那么运行这个脚本可能会导致透明性冲突。为了避免这个问题,可以将脚本转换为函数,并使用必要的变量作为输入或输出参数来调用它。

    请注意

    透明性只应用于parfor或spmd构造的直接体,而不应用于从那里调用的任何函数。保存和加载的解决方法是在函数中隐藏保存和加载的调用。

    MATLAB确实成功地执行了出现在parfor主体中调用的函数中的eval和evalc语句。

    并行仿真软件模拟

    您可以使用parsim命令并行运行Simulink®模型,而不是使用parfor循环。有关并行使用Simulink的更多信息和示例,请参见运行多个模拟(Simulink)。

    如果您的Simulink模型需要访问包含在.mat文件中的变量,则必须将这些参数加载到每个worker的工作空间中。您必须在parpool打开之前和之后执行此操作。要实现这一点,可以使用spmd或parfevalOnAll,如示例所示。

    spmd 
        evalin('base', 'load(''path/to/file'')') 
    end
    
    parfevalOnAll(@evalin, 0, 'base', 'load(''path/to/file'')')
    

    如果您的模型还需要在MATLAB脚本主体中定义的变量,则必须在每个parfor迭代中使用assignin或evalin将这些变量移动到每个worker的基本工作空间。

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    matlab 其实可以在多cpu做并行计算,其中一个模式是 spmd 在命令行输入(matlab r2014a): parpool 然后可以用spmd模式进行并行计算。 用法如下: spmd statements end 其中statements 为需要并行运行...

    matlab 其实可以在多cpu做并行计算,其中一个模式是 spmd

    在命令行输入(matlab r2014a):

    parpool

    然后可以用spmd模式进行并行计算。

    用法如下:

    spmd
    
    statements
    
    end


    其中statements 为需要并行运行的程序。

    最后,输入一下命令以结束并行计算:

    delete(gcp('nocreate'))



    ok了,可以使用

    tic; statements; toc 来比较一下运行时间


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  • 从官方网站找到了解决方法 ...在matlab命令行中输入: license checkout Distrib_Computing_Toolbox 如果ANS=1,则进行下一步排查,否则可以激活一下证书再看看。 关闭local mpiexec功能 distcomp.feature( 'Local...

    官方网站找到了解决方法

    根据操作一步步排除(当然要先把Parallel Computing Toolbox给装上):

    • 确保证书可用
      在matlab命令行中输入:
      license checkout Distrib_Computing_Toolbox
      如果ANS=1,则进行下一步排查,否则可以激活一下证书再看看。
    • 关闭local mpiexec功能
      distcomp.feature( 'LocalUseMpiexec', false )
      完成了这一步就已经解决了我的问题,官方指引还有其他的排除步骤这里就不一一列举了。可以看到下图SPMD job test成功通过,并且也能将parpool建立起来了。
      测试通过
      成功开启
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