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  • MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作-解MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作.pdf 这个文档给大家介绍如何在实验室搭建分布式运算平台,及其配置。第一次给大家分享资源,但还不太熟悉怎么操作,大家见谅。
  • Matlab并行运算

    千次阅读 2013-09-11 10:32:16
    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...
    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 2
    Submitted 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)。

    >> testParallel
    Elapsed 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。

    >> matlabpool close
    Sending a stop signal to all the labs...
    Waiting for parallel job to finish...
    Performing parallel job cleanup...
    Done.

    当要关闭开辟的2个labs时,使用matlabpool close关闭即可。


    代码及使用时间对比如下表:

     

    function testParallel

    %非并行

    % matlabpool local 2

    tic
    total=10^5;
    for (i=1:total)
        ss(i)=inSum;
    end
    plot(ss);
    toc

    % matlabpool close

    function [s]=inSum
    x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
    s=sum(x);

     

    function testParallel

    %并行

    matlabpool local 2

    tic
    total=10^5;
    parfor (i=1:total) 
        ss(i)=inSum;
    end
    plot(ss);
    toc

    matlabpool close

    function [s]=inSum
    x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
    s=sum(x);

    Elapsed time is 70.471469 seconds.Elapsed time is 7.750534 seconds.

       70.471469/7.750534 = 9.0925,并行与否的时间比竟然是9倍,足以表明,在Matlab中使用多核并行运算给我们带来很多好处。

    转载请注明出处http://hi.baidu.com/webas/item/438ed30e364e28cf905718d8


    先简单试试:

    >> matlabpool local 2
    Submitted 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)。

    >> testParallel
    Elapsed 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。

    >> matlabpool close
    Sending a stop signal to all the labs...
    Waiting for parallel job to finish...
    Performing parallel job cleanup...
    Done.

    当要关闭开辟的2个labs时,使用matlabpool close关闭即可。

     


    代码及使用时间对比如下表:

     

     

    function testParallel

    %非并行

    % matlabpool local 2

    tic
    total=10^5;
    for (i=1:total)
        ss(i)=inSum;
    end
    plot(ss);
    toc

    % matlabpool close

    function [s]=inSum
    x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
    s=sum(x);

     

    function testParallel

    %并行

    matlabpool local 2

    tic
    total=10^5;
    parfor (i=1:total) 
        ss(i)=inSum;
    end
    plot(ss);
    toc

    matlabpool close

    function [s]=inSum
    x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
    s=sum(x);

    Elapsed time is 70.471469 seconds. Elapsed time is 7.750534 seconds.

     

       70.471469/7.750534 = 9.0925,并行与否的时间比竟然是9倍,足以表明,在Matlab中使用多核并行运算给我们带来很多好处。


    首先,LZ要搞清楚自己的电脑是几个核的。如果不是多核的,那就没有办法进行多核运算了。现在大多数电脑是双核的,也有一些高级一些的是四核。

    如果是双核的,进行多核运算前,写上代码:
    matlabpool local 2;
    四核的话写上代码:
    matlabpool local 4;
    依此类推。

    多核运算完以后,要记得关闭多核运算。写上代码:
    matlabpool close;

    要记住使用matlabpool和parfor缺一不可。开启了matlabpool,还是用for做循环的话,是无法回快速度的。

    我没有让你把所有的for循环都改成parfor循环.我的意思是多核运算只能加速parfor的部分.

    刚才试了一下,我使用的MATLAB2010可以多核运行的。需要多核多线程跑的算法,在之前要让matlab在本地建立4个“实验室”(我的机器是4核,所以是4个)
    >> matlabpool local 4
    Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.
    显示正在进行多核配置,一会说,连接到4个“实验室”。我理解就是在本地虚拟出4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)。观察windows任务管理器,可以发现一共有5个MATLAB.exe进程。其中一个占内存较多的,我理解是主控的,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%,剩下四个进程专门用来计算的,跑起来各占cpu 25%左右。看上去还是每个matlab进程单核运算,但是一下开4个进程,所以能把cpu用满。
    如果后续还需要多核运算,就直接用parfor好了,不用每次都用matlabpool命令。那个配置一次就好。
    算完了,不再跑了,临退出时关闭配置就行。
    >> matlabpool close
    Sending a stop signal to all the labs ... stopped.

    下面是我一个M文件的程序,测测4核并行计算和单核计算的差距,很简单。
    function testtime

    runtimes = 1e9;
    dummy1   = 0;
    dummy2   = 0;

    %matlabpool local 4

    tic
    %for x= 1:runtimes;
    parfor x= 1:runtimes;
        dummy1 = dummy1 + x;
        dummy2 = 2 * x + 1;
    end
    toc

    plot([1 2], [dummy1, dummy2]);

    第一次用普通for语句,单核跑,6.09秒
    >> testtime
    Elapsed time is 6.094267 seconds.

    第二次用parfor语句,4核跑,1.63秒
    >> matlabpool local 4
    Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs.
    >> testtime
    Elapsed time is 1.631350 seconds.
    >> matlabpool close

    加速比 6.09 / 1.63 = 3.736,将近4倍(还有开销吧),还比较可观。


     由于处理器时钟频率的限制,增加核并不意味着是计算性能的提高。为了充分利用新的多核硬件在性能上的优势,软件的基层结构需要向并行计算转换。MATLAB并行计算工具箱就是这种需求的产物,它能很好地实现在多核系统上进行并行运算。文章以典型的数值计算问题为例描述如何使用基本的两种并行运算方式:线程和并行for循环。

    典型数值计算问题

          为了举例说明这两种方法,我们使用MATLAB 测试一个有关Girko圆定律的假设。Girko圆定律的内容是:一个N×N的随机矩阵(它的元素服从正态分布)的特征值位于半径为的圆内。假设Girko圆定律能被修改应用到奇异值上。这个假设是合理的因为奇异值是一个变换了的矩阵的特征值。首先我们用MATLAB代码实现Girko圆定律的一个实例:

    N = 1000;
    plot(eig(randn(N)) / sqrt(N), ‘.’);
    这段代码运行后得到图1,图上每个点代表复平面上一个特征值。注意所有的特征值都位于半径为1 ,圆心在轴的原点的圆内,特别指出的是结果与Girko圆定律是一致的,特征值的幅值没有超过矩阵维数的平方根。

    [转载]matlab <wbr>多核计算设置2
     
    图1 大小为1000的随机矩阵的特征值在半径为sqrt(1000)的圆内


          为了将Girko定律应用到奇异值分解上,我们用MATLAB生成随机矩阵,然后估算它们的奇异值,看是否能基于数值计算阐明这个假设。我们用任意变量N计算max(svd(randn(N)))的值,然后在结果中寻找规律,而这个规律是可以用奇异值分解的理论解释的。

          通过下面的循环产生正规随机矩阵,并计算它们的奇异值:

    y = zeros(1000,1);
    for n = 1:1000
     y(n) = max(svd(randn(n)));
    end
    plot(y);

          在单核计算机上运行这段循环代码时需要15分钟多的时间。为了减少计算时间,我们用线程和并行  for循环在多核计算机上运行这段循环代码,然后再来比较性能结果。

    使用线程

          线程是在多核计算机上进行并行计算的软件解决方案,但是需要记住的一点是多线程和多核处理器不是同一个概念。通常线程的数量和多核的数量一致时性能是最好的,但是也有线程比核少的情况。我们将通过实验去确定对于我们的计算所需的最佳的线程的个数。

          运行上面的代码,并通过MATLAB界面属性窗口或者使用maxNumCompThreads()函数去调节线程的个数。图2 显示了不同线程数量对应的结果。除了时间,还有加速情况和并行效率。前者是多核执行时间与单核执行时间的比率,理想地,我们期望在N个核上能达到N倍。后者是加速倍数与核的个数的比率,理想地,我们期望能达到100%。

     

    线程个数

    运行循环所需时间 

    加速倍数 

    效率 

    1

    902.6

    1.00  

    100%

    2

    867.2

    1.04 

    52%

    3

    842.3 

    1.07 

    35%

    4

    862.3

    1.05 

     26%

     

    图2 不同线程数量对应的代码性能

          结果呈现混合型的特点。使用线程确实能提高计算的速度,但是在我们的例子,只有对svd()的调用是被并行计算的。这是因为MATLAB所支持的线程是有限制的:用户不能决定代码的哪部分进行并行运算。

          一方面,我们使用多核在不改变代码的情况下加快了计算的速度。另一方面,当增加内核而并没有减少执行时间时就意味着是对成本的浪费。这个时候,我们需要另一种并行运算方法。

    使用并行for循环

          Parfor循环,即并行for循环,在简单计算中有大量循环语句时是非常有用的。使用Parfor需要并行计算工具箱的支持。图3 是用Parfor语句和前面代码的对比。

     

    y = zeros(1000,1);
    for n = 1:1000
     y(n) = max(svd(randn(n)));
    end
    plot(y); 
     
    y = zeros(1000,1);
    parfor n = 1:1000
     y(n) = max(svd(randn(n)));
    end
    plot(y);
     

     

    图3 左边:原来的代码  右边:用parfor实现的循环语句

          就像maxNumCompThreads()命令可以控制多核方法的并行运算,matlabpool命令能够控制parfor指令的并行行为。Matlabpool指令创建并行任务执行的环境,在此环境下并行for循环能够从MATLAB 的命令提示符交互执行。

          Parfor循环在labs上执行,labs之间是能够交互的。像线程一样,labs在处理器核上执行,但是labs的数量并不一定与核的数量相匹配。另不同于线程,labs互相之间是不共享存储单元的。所以,它们能够运行在联网的独立的计算机上。但是,在我们的例子中,我们仅需要知道并行运算工具箱使得parfor有效地工作在一个多核系统上。每个核或本地worker能主导一个lab。

          问题自然就出现了:改变代码值得吗?在我们的例子中,改变代码是值得的因为下面的表格清楚地表明了使用parfor的好处。

     

    Labs数量 

    运行循环所需时间 

    加速倍数 

    效率 

    1

    870.1 

    1.00  

    100% 

    2

    487.0 

    1.79 

    89% 

    3

    346.2 

    2.51 

    83% 

    4

    273.9 

    3.17 

    79% 

     

    图4 不同的lab数量对应的代码性能

          从结果可以看出,对于此奇异值分解的计算,无论从加速情况还是效率,parfor的性能是优于多线程的。

          不细究代码实现的细节,也有必要解释使用parfor带来的好处。例子中的代码最显著的特征是每个循环是独立的。独立性的特征使得parfor的应用很简单也很高效。使用parfor留给系统的唯一任务是分配循环任务到核执行并获取结果用于其他的运算。

          值得说明的一点是parfor在随机数产生的问题上。在parfor循环中使用诸如randn()函数产生的矩阵与for循环中使用类似函数产生的矩阵并不一致,因为parfor循环的是已经被预定了的。在绝大多情况下,这种差异完全是可以接受的。

          使用parfor有它的优点,但也有其局限性。例如,如果循环之间相互依赖,而且这种依赖能够通过代码分析得到,那么执行parfor循环就会得到错误的结果。如果这种依赖关系没有检测到,那么就会得到不正确的结果。下面的代码说明了这样的问题:

    total = 0;
    A = zeros(1000, 1);
    parfor i = 1:100
     total = total + i; % OK: this is ...
      ...a known reduction operation
     A(i+1) = A(i) + 1; % error: ...   ...loop iterations are dependent
    end

    利用parfor很容易计算total的表达式,但是对于第二个表达式,由于A(i+1)依赖于前一次循环得到的A(i),所以用parfor计算会产生问题。

    让我们来更进一步地看看每次循环发生了什么:

    Iteration 1: i = 1
     A(2) = A(1) + 1 = 0 + 1 = 1
    Iteration 2: i = 2
     A(3) = A(2) + 1 = 1 + 1 = 2
    Iteration 3: i = 3
     A(4) = A(3) + 1 = 2 + 1 = 3

    通过以上分析我们可以用下面的parfor循环的代码得到跟前面同样结果的代码:

    parfor i = 1:10
      A(i+1) = i;
    end

    扩展并行计算

          MATLAB已经支持几种并行方法,其他的方法将逐渐在高版本中实现。

          我们相信未来计算机将有越来越多的核。总是没过几年核的个数就翻倍,也意味着计算能力的翻倍。但是要利用好这种硬件的优势就需要正确的软件,而写正确的软件就需要正确的软件开发工具。MATLAB便旨在实现这种需求。
    ________________________________________

    所需产品

    • MATLAB 
    • Parallel Computing Toolbox

    资源与示例

    • Using parfor to Run Loops in Parallel 
    • Parallel Programming in MATLAB

    文章

    • Eigenvalues and Condition Numbers of Random Matrices. Alan Edelman. Ph.D. thesis, Massachusetts Institute of Technology, May 1989.
    • Language Design for an Uncertain Hardware Future. Roy Lurie. HPCwire, September 28, 2007
    • Multiple Processors and Multiple Cores. Cleve Moler. The MathWorks News & Notes, June 2007

    展开全文
  • 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...

    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,如图:


        parfor,从字面意思就可以看出,parallel for,即并行的for循环。不能嵌套使用parfor,多层循环的话,只能在最里面那一层使用parfor,并且每一个单独的块之间不能有依赖关系,都是独立的块,才可以使用parfor并行。
        SPMD(Single Program Multiple Data),即单指令多数据,即假使我们有一个很大的数据文件,用串行的代码可能要读取很久,现在将数据文件分割,用相同的程序读取不同的数据。这种并行方式很适合目前炒的火热的海量数据处理。

    3.  关闭并行运算: matlabpool close;    

    展开全文
  • matlab并行运算方法

    万次阅读 多人点赞 2017-05-31 22:47:37
    matlab并行运算方法matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时,单核运算显然无法满足高速的运算需求。其实matlab提供多核运算的解决方案,这里先介绍最简单的两种 parfor distributed 打开并行运算的方法是parpool(4)...

    matlab并行运算方法

    matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时,单核运算显然无法满足高速的运算需求。其实matlab提供多核运算的解决方案,这里先介绍最简单的两种

    • parfor
    • distributed
    • spmd

    打开并行运算的方法是parpool(4);或者是左下角的start parallel pool。

    • parfor
      其实,matlab在计算中比较耗时的运算主要是循环与矩阵分解等操作,for循环一般最为耗时,解决方法就是采用parfor代替for,parfor可以自动将循环任务分配到多个核中,现在matlab的命令行窗口运行parpool(4)查看是否可以并行计算,没有报错则并行已打开。parfor运行时就会有多个matlab进程在计算。计算效率明显提升。
      这里写图片描述
      **注意:parfor循环中不能使用迭代或者关联性的赋值语句,因为多个核计算时无法交换数据。**parfor具体可参考help文档,这里只说明一种嵌套循环的解决方法。
      因为parfor只支持一层循环,所以下面这种写法是非并行的,并且可能会出错。
    parfor(for) i = 1:100
       parfor(for) j = 1:100
         y(i,j) = i+j;
       end
    end

    正确的写法是

    i = 1:100;
    j = 1:100;
    [I,J] = meshgrid(i,j);
    parfor i = 1:numel(I)
        Y(i) = I(i)+J(i);
    end
    y = reshape(Y,length(i),length(j));

    其实最好的解决for循环计算速度慢的问题是用矩阵运算代替循环。

    • distributed
      对于大矩阵的存储问题以及计算的问题,除了自己分块外,可以使用matlab自带的内存分配解决方法,但需要确保你的电脑内存足够多,计算效率就会大幅提高。不然会有内存溢出的问题。
      具体方式是
    tic;
    X = randn(10000);
    x_dis = distributed(X);
    clear(X);
    whos
    a = svd(x_dis);
    a_out = gather(a);%distrituted数据类型变为double
    toc;

    之后可以采用x_dis代替X进行计算即可。gather函数的作用是把distributed数据类型变为double。

    • spmd
      spmd老实说实际应用场景感觉并不多,大致上是相当于在没一个worker上运行一遍,比如你可以产生好多数据集,每个数据集在不同的worker上运行以此来实现并行,spmd的基本用法是
    spmd
        statements
    end

    spmd中的一个重要的参数是labindex,它是指每个worker的索引,用来表示此时正在工作的是哪一个worker。

    此外,matlab的大多数工具箱都开始支持并行计算,所以如果该问题可以用自带工具箱解决的可以使用工具箱自带的并行计算方法。
    matlab的Parallel Computing Toolbox工具箱就支持并行。

    展开全文
  • 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
  • Jeremy Kepner所写的MATLAB并行运算方法
  •  第一种模式:本机调用多核CPU性能并行运算  第二种模式:本机调用GPU性能并行运算  第三种模式:多计算机组成集群,调用集群CPU性能并行运算  第四种模式:运用MATLAB提供的云计算服务。 2 在第一种并行...

    1  我们知道MATLAB支持并行运行一般有四种模式:

      第一种模式:本机调用多核CPU性能并行运算

      第二种模式:本机调用GPU性能并行运算

      第三种模式:多计算机组成集群,调用集群CPU性能并行运算

      第四种模式:运用MATLAB提供的云计算服务。

    2  在第一种并行运算模式中

      标准模式为:

          第一步:打开并行池parpool

          第二步:parfor等相关PCT,并行计算工具箱中函数

          第三步:关闭并行池

    3  第一步:打开并行池的方式:

      1)p = parpool('local',2);   % 在知道有几个本地核的情况下,选择调用几个核进行并行运算。

      2)parpool; % 这是直接打开并行池的方式。

      备注:建议采用第一种,方便关闭和更改参数。

      

      第二步:parfor函数的问题

      1)很多简单的低纬度运算,建议只需要用普通函数和关键字即可,用parfor函数进行运算并不能提升性能。

      2)MATLAB利用多核心的计算能力来加速计算时非常有必要的,因为目前所有的电脑最少都双核心了。

      3)循环并行使用parfor循环代替for循环,但是很多时候parfor很不好用,当parfor循环体内的代码比较多时,非常不容易满足循环条件而失败。因此我们首先要分析代码,另一种方式用profiler打开代码分析器来分析代码那一部分耗时较大,进行代码分析。

      3)通用格式

         parfor ss = 1:100

         XXX

         ......

           ......

         end

      4)通用并行计算模板:其基本思路就是将循环体内代码打包为函数!

        parfor ss=1:100
        func(ss,...,...);
        end

        函数如下所示:
        function func(ss,...,...)
        xxx
        .....
        .....
        end

      备注:该函数不应该有返回值,当parfor循环体内计算结果需要返回主函数时(绝大多数情况是这样的),那么将结果在循环体内保存为文件,文件名与循环变量ss有关。当parfor的并行运行完之后,将保存的临时文件读取进来即可,保存和读取计算结果相比于大型的计算耗时来讲应该小很多,从而体现出并行的优势。所提供的该方法可以用于任何一维、二维或者多维循环的加速计算,采用这种方法,规避了学习parofr规则的所有难点,非常具有通用性。

      第三步:删除并行池参数关闭

      delete(p)

      

      举个例子:比如有这么一段并行计算代码,其中绿色标注的位置为循环体。

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    p = parpool('local',2);tic

    n = 200;

    A = 500;

    a = zeros(n);

    parfor i = 1:n

        a(i) = max(abs(eig(rand(A))));

    end

    tocdelete(p)

      当然这个循环体内可以有不同的计算队列,我们把这个队列封装成为一个函数,如下:

    1

    2

    3

    function [a] = sample(A)

    a = max(abs(eig(rand(A))));

    end

      然后再用parpool调用,如下:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    p = parpool('local',2);

    clear;

    tic

    n = 200;

    A = 500;

    a = zeros(n);

    parfor i = 1:n

        b = sample(A);

        a(i) = b;

    end

    clear b;

    toc

    delete(p);时间已过 28.838599 秒。

      对比原先的代码:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    tic

    n = 200;

    A = 500;

    a = zeros(n);

    for i = 1:n

        a(i) = max(abs(eig(rand(A))));

    end

    toc

    时间已过 42.570194 秒。

     

    4  MATLAB并行计算的提升有限和MATLAB语言的效率有关,并且和处理的数据量和计算复杂度有关。

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