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【高性能】Matlab的并行计算之spmd
2016-03-02 17:23:07spmd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 ...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:
结果:startmatlabpool(2) spmd a = magic(labindex )%代码 end closematlabpool;
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?
结果:startmatlabpool(2) p = Composite(); p{1} = rand(1,3); p{2} = 'hello'; spmd disp(p); end closematlabpool;
Lab 1:
0.793866004096169 0.536373818464747 0.647201517107599
Lab 2:
hellocomposite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:
结果: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;
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
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Matlab 并行计算之确保parfor循环或spmd语句的透明性
2020-12-03 10:43:05parfor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...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 高性能并行计算之 spmd
2017-02-27 16:23:21matlab 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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【Matlab】关于matlab开启多核并行计算时SPMD测试失败的解决方法
2020-04-22 13:56:52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...从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。
- 确保证书可用
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