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  • 为了提高MATALB的滤波效率,采用了spmd并行计算来提高滤波速度。针对大数据分块后滤波的不连续问题,每次分段滤波时,设置每段overlap值等于滤波器中寄存器的个数。下面直接上代码。function作为对比,下面是单进程...

    为了提高MATALB的滤波效率,采用了spmd并行计算来提高滤波速度。针对大数据分块后滤波的不连续问题,每次分段滤波时,设置每段overlap值等于滤波器中寄存器的个数。

    下面直接上代码。

    function

    作为对比,下面是单进程滤波的代码

    function

    测试,比较单进程与多进程滤波的运行时间,并二进制比较滤波后的输出文件是否相同。

    function

    测试结果表明,使用68阶FIR滤波器对1.2G的int8文件进行滤波,单进程需要138秒,6进程需要46秒,花费的时间约为1/3。(之所以不是1/6,是因为文件读取与写入是单进程的。)

    上述代码的测试环境为MATLAB R2019a,Intel i7 8700 4.3GHz, 6核6线程(关闭了超线程),内存32G。

    易夕:MATLAB Tricks 专栏目录zhuanlan.zhihu.com
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  • end在生成的 MEX 函数中或在共享内存多核平台上并行运行的 C/C++ 代码中创建一个循环。parfor 循环对 InitVal 和 Endval 之间的 LoopVar 值执行 Statements。LoopVar 指定由整数值组成的向量,这些值按 1 递增...

    主要函数:parfor

    并行 for 循环

    说明:

    parfor LoopVar = InitVal:EndVal; Statements; end

    在生成的 MEX 函数中或在共享内存多核平台上并行运行的 C/C++ 代码中创建一个循环。

    parfor 循环对 InitVal 和 Endval 之间的 LoopVar 值执行 Statements。LoopVar 指定由整数值组成的向量,这些值按 1 递增。

    parfor (LoopVar = InitVal:EndVal, NumThreads); Statements; end

    在创建并行 for 循环时,最多使用 NumThreads 个线程。

    写法案例:

    parfor rowIndex=1:regionRow

    point=cell(regionCol,4);

    for colIndex=1:regionCol

    disp(['rowIndex =',num2str(rowIndex),'colIndex =',num2str(colIndex)]);

    mdl = stepwiselm(full,pointLpmay{rowIndex,1}{colIndex,1},'quadratic','Verbose',0);

    point{colIndex,1}=mdl.Formula.Terms; % 方程的项与结构

    point{colIndex,2}=mdl.Coefficients.Estimate; % 方程项的系数

    point{colIndex,3}=mdl.Rsquared.Ordinary; % 判定系数

    point{colIndex,4}=mdl.Rsquared.Adjusted; % 调整判定系数

    end

    pointLpmaA{rowIndex,1}=point;

    end

    注意:

    此种方法开启并行默认使用最大线程数,而MATLAB默认允许的最大线程数为12,若计算机的真核数量超过12,可以用以下方式进行扩展:

    %%% 设置MATLAB可以联通24个线程(否则默认最大线程为12) %%%

    c = parcluster('local');

    c.NumWorkers = 24;

    parpool(c, c.NumWorkers);

    已经开启并行工具箱之后,若要重新开启,需要先关闭之前的并行,再开新的,关闭方法如下:

    delete(gcp('nocreate'))

    参考资料:

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  • parfor 是并行循环计算多重循环的嵌套,只能在其中一层循环使用parfor并行计算,因为parfor就是让几个worker同时干活,比如一个循环中,i=1:30,那么一个worker做i=1:5,一个做i=6:10····不同的循环变量之间完全...

    parfor 是并行循环计算多重循环的嵌套,只能在其中一层循环使用parfor并行计算,因为parfor就是让几个worker同时干活,比如一个循环中,i=1:30,那么一个worker做i=1:5,一个做i=6:10····不同的循环变量之间完全独立,所以当然可以一起干活,在里面在嵌套parfor,相当于把里面的工作还要分给6个人,很容易混乱不清,出现问题,如果再继续嵌套就更没法独立地界限清晰地并行工作了。

    1. 在命令行中输入ver查看是否有“并行计算工具包”,
      在这里插入图片描述
      里面有Parallel Computing Toolbox 这个包说明该matlab是可以进行并行计算的。

    2. 查看CPU核数,点开资源管理器,
      在这里插入图片描述
      可以看到我的电脑是4核8线程的。

    3. 知道内核数后就可以编写以下程序

    CoreNum=6; %设定机器CPU核心数量
    if isempty(gcp('nocreate')) %如果并行未开启
        parpool(CoreNum);
    end
    

    显示这样后说明成功了

    Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
    Connected to the parallel pool (number of workers: 4).
    
    1. 测试
      1)测试串行
    tic
    for i=1:4, c(:,i) = eig(rand(1000)); end
    toc
    

    2)测试并行

    CoreNum=4; %设定机器CPU核心数量
    if isempty(gcp('nocreate'))
        parpool(CoreNum);
    end
    tic
    parfor i=1:4
        c(:,i) = eig(rand(1000));
    end
    toc
    

    5.结果
    在这里插入图片描述
    快了一丢丢

    6.使用提示
    通常将parfor放到最外层的循环, 也不是一定要放在最外面,如果里面那层运算量很大,外面那层基本没什么运算,放在里面也可以的,总之哪里运算量大并且可以不交叠地的分开,就在哪里用parfor将循环迭代分组,那么每个worker执行迭代的一部分。当迭代耗时很长的时候parfor循环也是有用的,因为workers可以同时执行迭代,但是当你的CPU的利用率如果已经达到了100%,此时你这种并行是没有意义的,速度不会加快的。另外这个博客上指出了Matlab的parfor的使用条件即:

    1)大量的简单计算的循环。
    2)大量或少量的复杂计算的循环
    3)各个任务之间不会出现数据的依赖,比如说循环内部的变量之间不要存在数据传递等等。

    应该是一个项目中只用一个parfor,一般是最外面那个,子函数里面的循环千万不要也写parfor哦,即parfor不可嵌套,不然会报错,并行计算的原理是循环之间是没有任何重叠的,,没有数据传递和交叠。所以本质上是把parfor end之间的所有代码打包成了一个没有返回值的函数。如果你想把在parfor中计算出来的变量继续在parfor外使用,则应采用sliced variable, 也就是用Var(index)或Var{index}来保存。但要切记,保存到的值只能在parfor外继续使用,如果尝试在parfor内继续使用的话,系统会报错。

    parfor一般用在主函数中,用在类或者警告中会弹警告,并不会加快程序速度。

    参考文献1
    参考文献2

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  • matlab并行计算之parfor

    千次阅读 2018-12-03 15:22:10
    提高matlab代码的执行效率,是很多码农们的迫切愿望和需求。...但是,现实中很多时候我们是需要使用到for循环的,为此可以使用matlab并行计算来提高代码执行效率。 并行计算的原理就是将代码分配到多...

    原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_866e7fa70101cv08.html

    提高matlab代码的执行效率,是很多码农们的迫切愿望和需求。最重要的当然是好的代码结构,向量化的语言的高效性是for循环拍马也赶不上的。但是,现实中很多时候我们是需要使用到for循环的,为此可以使用matlab的并行计算来提高代码执行效率。

    并行计算的原理就是将代码分配到多个处理器中进行运算。例如8核的机器,就可以同时调动8个处理器来运算。不过为了在运算时你不至于太无聊,还是留下一个给自己做其他事情用吧。

    1、启动和关闭并行计算功能
    启动:
    CoreNum=7; %调用的处理器个数
    if matlabpool('size')<=0  %之前没有打开
        matlabpool('open','local',CoreNum);
    else  %之前已经打开
        disp('matlab pool already started');
    end
    关闭:
    matlabpool close
    如果代码还在调试阶段,可以暂时不关闭matlabpool,反复开关浪费时间得很。另外,matlab关闭后,matlabpool也会自动关闭,所以如果不是海量代码,可以不用关闭的(个人意见,没有实测影响)。

    2、parfor的使用
    将传统的for循环改为parfor循环,就会将循环体作为整体分到到一个个处理器中,从而一次性进行多组运算。在使用parfor时,代码的编写有一些注意事项,最主要的是其中变量的处理。matlab的帮助文档中有详细的描述。
    matlab并行计算之parfor

    在此,我将摘取一部分重要的加以说明并举例。
    在parfor中,变量不再是随心所欲的使用,有着其自己的分类。在parfor运行时,我们经常会遇到这样的错误“ Error: The variable xxx in a parfor cannot be classified.”说的就是变量xxx不能被正常划分到正确的类别中。
    matlab并行计算之parfor
    parfor变量一共分为5类,每一类的定义和用途就不说了,看一眼就明白。需要注意的是以下几点
    (1)循环变量
    循环变量在循环体中的使用一定要具有独立性,循环体之间不相关。例
    a(i)=a(i-1)*temp;是不行的。
    (2)sliced 变量(一般是数组,被各个处理器分割成一个个slice)
    slice变量在一个循环体内只能出现一个slice,简单说就是一个循环体内只能出现slice数组的一个元素。例
    a(i)=temp1;
    a(i+1)=temp2;
    是不行的。
    另外,slice变量的下标一定要连续,例
    a(2*i)=temp;
    是不行的。
    (3)临时变量
    matlab使用变量的一个好处是不需要预定义。但是在使用parfor时,这会弄混sliced变量和临时变量。由于临时变量不需要有sliced变量的限制,使用更自由,因此一定要区分开。方法是在parfor中对临时变量进行预定义。例
    parfor i=1:10
        b=zeros(1,4);
        for j=1:4
           b(i)=i+1;
        end
        a(i)=b;  %a是sliced变量
    end
    基本上注意到这几个问题就能正常运行parfor了。
    展开全文
  • 前阵子,花了不少时间在做MATLAB视频这件事上。不得不说,做视频要比写文章难太多了!可能是因为视频新手的原因,在做第一个视频的时候,录了3个小时,剪了6个小时,我终于完成了一个10分钟的视频!然而,沉浸在第一...
  • Matlab并行计算(新手)

    千次阅读 2020-10-22 18:11:46
    1 开启并行池–parpool 将以下代码存储为m文件,运行 p=parpool(3); i=1:100000; j=1:100000; Y=0; parfor i=1:100000 for j=1:1:100000 Y=Y+i+j; end end delete(p); 命令行会显示 >> test_parallel &...
  • matlab 并行计算算例 前段时间,我的一个朋友问我有关加快以下过程的可能性的问题:他们正在分两个阶段生成一些数据,即从数据库中读取数据并处理结果。 读取大约需要70%的时间,而处理需要30%的时间。 不幸的是...
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  • 嵌套的parfor循环和for循环 如下面的代码所示: Code #4-1 1.parfori=1:10 2.MyFun(i) 3.end 4. 5.functionMyFun(i) ...代码#4-1为在循环里面调用一个函数,同时该函数也使用parfor做并行计算,然而,在语句p...
  • 在很多的情况下,提早从循环中释放代码继续运行下去是有利的,例如,对于一个优化的程序来说,就可以提前结束循环当确认了结果是足够好的,你可以在一个或者多个并行池上完成这个功能,请使用parfeval或者...
  • 为了提高MATALB的滤波效率,采用了spmd并行计算来提高滤波速度。针对大数据分块后滤波的不连续问题,每次分段滤波时,设置每段overlap值等于滤波器中寄存器的个数。下面直接上代码。function multiProcessFilter...
  • 在改为parfor的过程中代码容易出现的问题 Code #2-1 1.forx=0:0.1:1 2.fork=2:10 3.x(k)=x(k-1)+k; 4.end 5.x 6.end 7. 8.parforx=0:0.1:1 9.parfork=2:10 10.x(k)=x(k-1)+k; 11.end 12.x...
  • 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 = ...
  • 【高性能】Matlab并行计算之parfor

    万次阅读 2016-03-02 16:58:17
    matlab计算量很大,重复独立的循环计算很多的时候,我们可以使用matlab并行计算,这里我先试验了parfor并行计算。以下代码仅适合新版的matlab,改编自《实战matlab之并行程序设计》。 启动代码: function [pool...
  • 小白尝试利用并行计算实现代码高效运行。
  • 新版MATLAB开始和关闭并行计算

    千次阅读 2019-06-12 11:33:01
    使用Matlab并行计算的背景:1、运行Matlab大型程序或者循环次数较多的程序时,等待运行完毕的时间往往很长;2、如今多核心处理器的广泛普及。 早前的版本中,控制并行计算开/关的命令为: matlabpool open/close...
  • 在使用TreeBagger可能遇到随着数据量以及不同参数设置导致其效率低下的情况,这里将展示如何使用并行计算提升计算速度。 样本数据 样本数据是1985年汽车进口量的数据库,其中有205个样本,25个预测变量和1个因变量。...
  • 实验室和工作人员是MathWorks术语,他们的意思大致相同.实验室或工人本质上是MATLAB的一个实例(没有前端).您可以运行其中的几个,并且可以在您自己...执行并行代码(例如parfor循环,spmd块或parfeval命令)时,代码由工作...
  • https://blog.csdn.net/linj_m/article/details/9730717
  • matlab实现约束优化——并行计算

    千次阅读 2017-12-06 20:16:39
    之前写完的约束优化代码需要在十八个测试问题上跑完,由于随机性的影响,需要进行多次测试问题,耗时太久,所以需要用到matlab并行计算的功能。
  • matlab 并行运算【转】

    2014-04-14 09:55:00
    一、Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是从主从结构的分布式计算。当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进行自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)Matlab计算子...
  • 《《《0积分下载》》》《实战Matlab之并行程序设计》通过阅读和学习,读者可以掌握基于多种平台(多核、多处理器、集群和GPU等),利用多项技术(Matlab并行计算工具箱、多线程MEX文件、OpenMP和GPU等),学习理解Matlab...
  • 【高性能】Matlab并行计算之spmd

    万次阅读 2016-03-02 17:23:07
    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...
  • CRC并行计算推导及MATLAB计算CRC并行表达式

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