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  • 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)spmda = ...

    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

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  • 三天前拿到网购的《实战matlab并行》一书,由于时间紧迫,大概拜读了一遍,但还有还多问题没弄明白,主要问题是:parfor和spmd这两种并行结构能否嵌套使用?如能,请举例说明?1、我的程序介绍:% Spp3=zeros(nwinds...

    三天前拿到网购的《实战matlab并行》一书,由于时间紧迫,大概拜读了一遍,但还有还多问题没弄明白,主要问题是:parfor和spmd这两种并行结构能否嵌套使用?如能,请举例说明?

    1、我的程序介绍:

    %      Spp3=zeros(nwinds,nwinds,nf);

    %      for i=0:duanshu-1                          %duanshu是按重叠率50%划分的段数

    %          Pt=Fluc(:,512*i+1:512*(i+2)).*window2;   %乘以窗函数 nfft/2=512;维数:216*1024

    %          pfT=fft(Pt,nfft,2);   %对外荷载时程进行傅里叶变换,对每列进行变换,(216*1024); pfT1=conj((fft(Pt)')');

    %          for j=1:nf    % 可取nf(513,半谱),也可取1024(全谱)

    %              Sp3(:,:,j)=conj(pfT(:,j))*(pfT(:,j).') ; % 激励谱矩阵,考虑了交叉谱的作用;

    %          end

    %          Spp3=Spp3+Sp3;    %将各段的位移自功率谱叠加

    %      end

    %      MC=duanshu*Fs*nfft*K0;    % Modifying Coeffcient,namely:Spp(i,

    e9267f93eea25c8b6b2dd315e7a7a238.gif/duanshu/T/Fs/Fs/K0;

    %      Spp3=Spp3/MC;             % 对激励谱矩阵修正;

    %      clear Sp3;

    % % %      Syy=zeros(DOF,nf);      % 前面已有,故此不重复;

    %      for j=1:nf

    %         hp=diag(H(:,j));  %  向量 变为 对角阵;文献中hp(f)

    %         spp=Spp3(:,:,j); % 216*216

    %         HH=Fi*hp*Fi'*R;

    %         Syy(:,j)=abs(diag(conj(HH)*spp*HH.'));

    %         %------应力谱---------------%

    %         Hr=ModalStr*hp*Fi'*R;

    %         Srr(:,j)=abs(diag(conj(Hr)*spp*Hr.'));

    %      end

    2、改为并行结构

    %% 并行计算修改--完全二次型组合法(CQC)-----------------------------%

    Spp3=zeros(nwinds,nwinds,nf);

    Sp3=zeros(nwinds,nwinds,nf);

    spmd,                                         % 10 labs needed;相同程序,不同数据;

    pts=0:duanshu-1   ,                       % duanshu是按重叠率50%划分的段数

    i=pts(labindex),                          % 以下程序任务由编号为labindex的worker做;

    P_temp=Fluc(:,512*i+1: 512*(i+2));

    codist=codistributor1d(1,[ ]);

    co_P=codistributed( P_temp ,codist);

    cpLocal=getLocalPart(co_P);

    Pt=cpLocal.*window2;   %乘以窗函数 nfft/2=512;维数:216*1024

    pfT=fft(Pt,nfft);      %对外荷载时程进行傅里叶变换,(每个worker处理一个列向量的fft变换)

    %          Pt=P_temp.*window2;   %乘以窗函数 nfft/2=512;维数:216*1024

    %          pfT=fft(Pt,nfft,2);   %对外荷载时程进行傅里叶变换,默认对每列进行变换,现转为对行进行变换,(216*1024); pfT1=conj((fft(Pt)')');

    for j=1:nf    % 可取nf(513,半谱),也可取1024(全谱)

    Sp3(:,:,j)=conj(pfT(:,j))*(pfT(:,j).') ; % 激励谱矩阵,考虑了交叉谱的作用;

    end

    Spp3=Spp3+Sp3;    %将各段的位移自功率谱叠加

    end

    MC=duanshu*Fs*nfft*K0;    % Modifying Coeffcient,namely:Spp(i,

    e9267f93eea25c8b6b2dd315e7a7a238.gif/duanshu/T/Fs/Fs/K0;

    Spp3=Spp3/MC;             % 对激励谱矩阵修正;

    clear Sp3;

    % %      Syy=zeros(DOF,nf);      % 前面已有,故此不重复;

    parfor j=1:nf

    hp=diag(H(:,j));  %  向量 变为 对角阵;文献中hp(f)

    spp=Spp3(:,:,j); % 216*216

    temp=hp*Fi'*R;

    HH=Fi*temp;

    Syy(:,j)=abs(diag(conj(HH)*spp*HH.'));

    %------应力谱---------------%

    Hr=ModalStr*temp;

    Srr(:,j)=abs(diag(conj(Hr)*spp*Hr.'));

    end

    3、问题:这一段程序是parfor循环体中的一个子程序中的一段,想请问spmd能否在parfor循环中嵌套使用,若可以请给出修改建议,拜谢!

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  • 1. matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口,输入...主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,...

    1. matlab仿真模型怎么并行计算

    以单台双核计算机为例。

    首先打开MATLAB命令窗口,输入matlabpool open就OK了。这样,就相当于将一台计算机的两个核心,当做两台机器用啦。

    接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种?主要是两种:parfor模式和spmd模式。

    两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,就是把原来程序中的for循环中的关键字forg改为parfor就OK啦。

    不过这是很初步的介绍,限于篇幅不能详细展开了,详细的可以用输入命令help parfor查看:同样地,可以适用于spmd模式。程序举例:例如很简单的一个程序:tic%传统方式计算c1=1;for i = 1:500c1 = c1+max(eig(rand(i,i)));endt1 = toc;matlabpool open;%parfor并行方式计算ticc2=1;parfor ii = 1:500c2 = c2+max(eig(rand(ii,ii)));endt2 = toc;matlabpool close;display(strcat('parfor并行计算时间:',num2str(t2),'秒'));display(strcat('客户端串行计算时间:',num2str(t1),'秒'));分别用传统方式算和parfor算,时间区别如下图所示:这只是用双核计算的效果,如果是4核心8核心,效果要好的多啦,需要用MATLAB的童鞋不妨试试看咯。

    关闭并行计算模式。

    2. 怎么处理matlab并行计

    Matlab并行运算目前,新购置的电脑大部分都是多核的了,使用Matlab进行大量计算时如何有效利用多核呢?Matlab目前版本已经比较好的支持多核并行运算了。

    是用的Matlab版本是R2007b。电脑是双核的。

    先简单试试:>> matlabpool local 2Submitted parallel job to the scheduler, waiting for it to start.Connected to a matlabpool session with 2 labs.显示正在进行多核配置,然后,提示连接到2个“实验室”(labs)。我这也理解的:本地虚拟出2台可以运行matlab的工作站,这样用分布式计算工具箱可以进行并行计算(matlabpool这个命令好像是在并行计算工具箱里的)。

    >> testParallelElapsed time is 7.750534 seconds.这里运行testParallel函数,已经开辟了2个labs,为了进行多核并行运算,testParallel中,要用parfor代替原来的for循环。在运行这个时,观察windows任务管理器,可以发现一共有3个MATLAB.exe进程。

    其中一个占内存较多的,应该是主控的,他基本不干活,只负责分配,进行计算时他的cpu占用率只有1~2%,剩下两个进程专门用来计算的,跑起来各占cpu 49%左右。看上去还是每个matlab进程单核运算,但是一下开2个进程,所以能把cpu用满。

    当运行完testParallel后,三个进程的cpu都立刻降为1%左右了。

    3. matlab仿真模型怎么并行计算

    以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口,输入matlabpool open就OK了。

    这样,就相当于将一台计算机的两个核心,当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。

    MATLAB并行计算的模式有几种?

    主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,就是把原来程序中的for循环中的关键字forg改为parfor就OK啦。不过这是很初步的介绍,限于篇幅不能详细展开了,详细的可以用输入命令help parfor查看:

    同样地,可以适用于spmd模式。

    程序举例:例如很简单的一个程序:

    tic

    %传统方式计算

    c1=1;

    for i = 1:500

    c1 = c1+max(eig(rand(i,i)));

    end

    t1 = toc;

    matlabpool open;

    %parfor并行方式计算

    tic

    c2=1;

    parfor ii = 1:500

    c2 = c2+max(eig(rand(ii,ii)));

    end

    t2 = toc;

    matlabpool close;

    display(strcat('parfor并行计算时间:',num2str(t2),'秒'));

    display(strcat('客户端串行计算时间:',num2str(t1),'秒'));

    分别用传统方式算和parfor算,时间区别如下图所示:

    这只是用双核计算的效果,如果是4核心8核心,效果要好的多啦,需要用MATLAB的童鞋不妨试试看咯。

    关闭并行计算模式。

    4. matlab并行计算需要设置吗

    需要的方法一、图形界面设置如图所示位置,单击,选start parallel poolcommand window中会提示Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile 。

    当并行工具箱启动后会提示链接到本地*个核心。方法二、command启动并行CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量if matlabpool('size')<=0 %判断并行计算环境是否已然启动matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未启动,则启动并行环境elsedisp('Already initialized'); %说明并行环境已经启动。

    end。

    5. matlab中如何使用并行运算进行多行语句同时运行

    可以尝试用 parfor 写入循环,也可以用 batch 命令进行批处理:

    j = batch(fcn,N,{x1, 。, xn});

    wait(j) % Wait for the job to finish

    diary(j) % Display the diary

    r = fetchOutputs(j); % Get results into a cell

    arrayr{1} % Display resul具体操作可以参考帮助文档。

    像这样的问题其实不用并行计算也可以的,有其它方法也可以加快速度,比如使用bsxfun函数,可以同时计算A,B,C中元素:

    C = bsxfun(fun, A, B)像题主的程序中有四个同样的运算,就可以这样写:

    C = bsxfun(SRD, SN,GD,DN,RN)其中 C 包含了四个元素,SN,GD,DN,RN分别为函数SDR 输入的第一、二、三、四个参数矩阵(向量)

    6. matlab并行计算需要设置吗

    需要的

    方法一、图形界面设置

    如图所示位置,单击,选start parallel pool

    command window中会提示

    Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile 。

    当并行工具箱启动后会提示链接到本地*个核心。

    方法二、command启动并行

    CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量

    if matlabpool('size')<=0 %判断并行计算环境是否已然启动

    matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未启动,则启动并行环境

    else

    disp('Already initialized'); %说明并行环境已经启动。

    end

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  • end end % 用parfor和spmd命令都会使函数文件的global 命令失效 a和b=[]; % 答复:您忘了初始化吧,global在matlab中应该不受影响,见下例。 >>global g_data >>g_data = 10; >>mytestglobal ans = 55 function ...

    % 问题1:我的计算程序数据比较繁杂 所以我在脚本文件中把很多变量设为全局变量 调用函数的时候就很方便

    % 问题简述如下:

    % 脚本文件

    global a b

    a=rand(3);

    b=rand(3);

    c=magic(3);

    d=rand(3);

    out1=func(c)

    out2=func(d)

    % 函数文件

    function out=func(c)

    global a b

    out=a+b+c;

    % 并行计算的脚本文件

    global a b

    a=rand(3);

    b=rand(3);

    c=magic(3);

    d=rand(3);

    spmd

    if labindex==1

    out1=func(c);

    elseif labindex==2

    out2=func(d);

    end

    end

    % 用parfor和spmd命令都会使函数文件的global 命令失效 a和b=[];

    %

    答复:您忘了初始化吧,global在matlab中应该不受影响,见下例。

    >>global g_data

    >>g_data = 10;

    >>mytestglobal

    ans =

    55

    function [out] = mytestglobal()

    %function [out] = mytestglobal()

    global g_data;

    if isempty(g_data)

    g_data = 100;

    %     return;

    end

    out = 0;

    parfor kk = 1:g_data

    out = out + kk;

    end

    建议:最好不用global,这种程序最不好管理,容易出问题。直接作为参数输入给matlab即可。现在matlab函数对阵列应该是地址传递,全局变量没有什么优势。

    % 问题2:在用spmd命令的时候不知道如何获取计算结果

    n1=8

    a=rand(n1,n1);

    n=matlabpool('size');%n=4  4labs

    spmd

    codist=codistributor1d(1,ones(1,n)*n1/n,[n1 n1]);

    b=codistributed(a,codist);

    c=func(b);

    end

    gather(c);

    d=a-c;

    % 如果我的函数文件如下:

    function c=func(b)

    c=b;

    % 这个程序计算结果是没有问题的,但是我如果用循环就总是报错

    function c=func(b)

    [e f]=globalIndices(b,2);

    [g h]=globalIndices(b,1);

    c=zeros(h-g+1,f-e+1);

    for i=e:f

    for j=g:h

    c(i,j)=b(i,j);

    end

    end

    答复如下,将上述实例修改为

    n1=8

    a=rand(n1,n1);

    n=matlabpool('size');%n=4  4labs

    spmd

    codist=codistributor1d(1,ones(1,n)*n1/n,[n1 n1]);

    b=codistributed(a,codist);

    c=func(b);

    end

    function c=func(b)

    c = getLocalPart(b);

    注意:

    c此时为Composite对象,调用和查看方式为

    c{1}和c{2}

    class(c)

    ans =

    Composite

    c{1}

    ans =

    0.3643    0.5870    0.1958    0.0732    0.7637    0.6789    0.7566    0.5802

    0.5323    0.4139    0.9924    0.5910    0.5588    0.4035    0.9955    0.5310

    0.7117    0.3091    0.8023    0.9102    0.1838    0.9350    0.9624    0.9012

    0.8715    0.2638    0.4242    0.1938    0.4979    0.4795    0.5351    0.5406

    % 求大师讲解!!

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  • MATLAB并行运算

    2017-04-10 10:11:21
    1. 首先打开并行运算: 在命令窗口输入:matlabpool open, 2013rb以后的MATLAB版本,matlabpool open 改成parpool 2. 主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是...
  • Matlab 并行运算的尝试

    2021-01-02 17:29:55
    https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/46102-when-to-use-spmd-and-parfor-function 这是一个非常简短的摘要: PARFOR比SPMD使用起来简单得多,通常在尝试并行化独立计算的集合时,它通常是您的首选。您...
  • 第3章为SPMD并行结构;第4章为其他Matlab并行结构;第5章为Matlab并行计算数据类型;第6章为Matlab通用并行程序设计;第7章为MDCE配置;第8章为创建多线程MEX文件;第9章为在Matlab中应用OpenMP进行并行计算;第10...
  • MATLAB并行运算的基本操作: 并行计算-并行工具箱 parfor spmd 分布式计算-分布式计算工具箱 mdcs配置

空空如也

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