Matlab使用GPU并行加速方法

Matlab使用GPU并行加速方法

GPU具有十分强大的数值计算能力，它使用大规模并行方式进行加速。Matlab是十分重要的数学语言，矩阵计算十分方便。但是Matlab是解释型语言，执行相对较慢。我们可以使用GPU对Matlab进行加速。Matlab调用GPU加速方法很多，主要有：

1 在GPU上执行重载的MATLAB函数

1.1最简单的编程模式

对GPU上已加载数据的Matlab函数直接调用。Matlab已经重载了很多GPU 标准函数。

优点

①用户可以决定何时在Matlab工作区和GPU之间移动数据或创建存储在GPU内存中的数据，以尽可能减少主机与设备间数据传输的开销。

②用户可在同一函数调用中将在GPU上加载的数据和Matlab工作区中的数据混合，以实现最优的灵活性与易用性。

③这种方法提供了一个简单的接口，让用户可以在GPU上直接执行标准函数，从而获得性能提升，而无需花费任何时间开发专门的代码。

缺点

①在这种情况下，用户不得对函数进行任何更改，只能指定何时从GPU内存移动和检索数据，这两种操作分别通过gpuArray和gather命令来完成。

1.2在Matlab中定义GPU内核

用户可以定义Matlab函数，执行对GPU上的数据的标量算术运算。使用这种方法，用户可以扩展和自定义在GPU上执行的函数集，以构建复杂应用程序并实现性能加速。这种方式需要进行的内核调用和数据传输比上述方法少。

优点

①这种编程模式允许用算术方法定义要在GPU上执行的复杂内核，只需使用Matlab语言即可。

②使用这种方法，可在GPU上执行复杂的算术运算，充分利用数据并行化并最小化与内核调用和数据传输有关的开销。

缺点

①在这种情况下，用户不得对函数进行任何更改，只能指定何时从GPU内存移动和检索数据以及使用arrayfun命令调用函数。

函数会在GPU矢量的各个元素上执行，充分利用数据并行化。

1.3直接从Matlab调用CUDA代码

为了进一步扩展在GPU上执行的集合函数，可以从CUDA代码中创建一个Matlab可调用的GPU内核。第三种编程模式可以让用户轻松地从Matlab直接调用已有CUDA代码，使非CUDA专家同样能够进行代码重用。

优点

①这种编程模式提供了直接从Matlab进行CUDA代码测试的整体解决方案，

无需使用GPU在环配置进行基于文件的数据交换。

②用户还可以直接从Matlab控制有关线程块大小和共享内存的参数。

缺点

①用户需要会CUDA编码。

2、Matlab与CUDA C混合编程

用Matlab与C/C++混合编程，采用动态链接库的方式产生可以供Matlab调用的.dll文件。该方法使用CUDA C/C++语言编写在GPU上执行的代码，将之编译成.dll文件，然后使用C/C++语言编写mexFunction函数，在函数中加载使用CUDA的.dll文件，使用Matlab或者VC++编译mexFunction为另一个.dll文件。最后在Matlab中调用含有mexFunction的.dll文件，执行GPU加速。

优点

十分灵活，可以将CUDA C/C++与Matlab相互调用，最大化计算性能。

缺点

编码要求较高，需要会CUDA C/C++语言及Matlab语言，还要会DLL编程及调用等。

（混合编程代码请去https://www.wendangku.net/doc/1b3613842.html,/s/1c08OMnI下载）

大数据与并行计算

西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：

前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。

matlab函数用法

A a abs 绝对值、模、字符的ASCII码值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名 any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数M文件宗量名 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令 axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图 barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制 bin2dec 二进制转换为十进制 blanks 创建空格串 bone 蓝色调黑白色图阵 box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令 brighten 亮度控制 C c

capture （3版以前）捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace 列空间的基 close 关闭指定窗口 colperm 列排序置换向量 comet 彗星状轨迹图 comet3 三维彗星轨迹图 compass 射线图 compose 求复合函数 cond （逆）条件数 condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计 conj 复数共轭 contour 等位线 contourf 填色等位线 contour3 三维等位线

并行计算-练习题

2014年《并行计算系统》复习题 （15分）给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。 ①并行向量处理机（PVP） ②对称多机系统（SMP） ③大规模并行处理机（MPP） ④分布式共享存储器多机系统（DSM） ⑤工作站机群（COW） （10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。 ①均匀访存模型（UMA）： 物理存储器被所有处理机均匀共享 所有处理机访存时间相同 适于通用的或分时的应用程序类型 ②非均匀访存模型（NUMA）： 是所有处理机的本地存储器的集合 访问本地LM的访存时间较短 访问远程LM的访存时间较长 ③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）： DSM结构 ④全局Cache访存模型（COMA）： 是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间 远程Cache的访问是由Cache目录支持的 ⑤非远程访存模型（NORMA）： 在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访问，则这种访问模型称为NORAM 绝大多数的NUMA支持NORAM 在DSM中，NORAM的特性被隐匿的 3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。 网络直径：8 节点的度数：2 对剖宽度：2 该网络是一个对称网络 4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问： （1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？ 串行比例因子：1/10

并行比例因子:9/10 如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/10 + 1) = 5.263 （3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/20 + 1)= 6.897 （15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？ 一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。可扩放性包括: 1.机器规模的可扩放性 系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的 2.问题规模的可扩放性 系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善 3.技术的可扩放性 系统的性能上如何随着技术的改变而改善 可扩放性研究的目的: 确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器； 对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能; 对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比 （15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。 ①PRAM：SIMD-SM 优点： 适于表示和分析并行计算的复杂性； 隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。 缺点： 不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。 ②APRAM:MIMD-SM 优点： 保存了PRAM的简单性； 可编程性和可调试性（correctness）好； 易于进行程序复杂性分析。 缺点： 不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。 ③BSP：MIMD-DM 优点: 把计算和通信分割开来； 使用hashing自动进行存储器和通信管理； 提供了一个编程环境。 缺点： 显式的同步机制限制并行计算机数据的增加； 在一个Superstep中最多只能传递h各报文。

并行计算综述

并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。

matlab基本用法

目录： 一、说明 二、数据类型及基本输入输出 三、流程控制 四、循环 五、数组、数组运算和矩阵运算 六、M脚本文件和M函数文件、函数句柄 七、文件 八、数据和函数的可视化 一、说明 matlab作为数学软件有其强大的图形用户界面操作、数据和函数的可视化和数值计算功能，且自带很多现有的函数和工具包。而本文只涉及一些比较系统的基本操作，在最后附带介绍一些基本的数据和函数的可视化命令。建议要用的时候再利用matlab自带的帮助文档来搜索有用的函数和工具包。matlab的函数和命令都是比较人性化的，比如想要搜索读取fits文件的函数，搜索fits就能够搜到fitsread函数；需要将读出的fits数据重新做图，搜索image就可以找到imagesc函数。从书和别人的文档都只能学到有限的比较系统的操作，看帮助文档能发现更多的东西并整理出自己的使用方法。 二、数据类型及基本输入输出 1、数据类型，声明及赋初值 matlab中存储的数据类型（class）有以下几种： 而实际上matlab不需要对变量做声明，当它发现一个新的变量名时，将默认将其为双精度浮点类型(double)并分配内存空间。（这比C和 Fortran方便了许多，但在完成大运算量的程序时就显得浪费存储空间了） 当需要把变量a从double转为其他类型的时候，比如要转为int16型，可以使用以下命令：a=int16(a) 当需要创建一个字符型变量x并对其赋初值时，用以下格式：x='字符串'; 注意： (1)在命令后加“;”表示不在command window中显示结果，而对上例来说如果不加“;”则会显示所赋字符串内容。 (2)所有的命令必须在英文输入状态下，如果使用中文输入状态下全角的“；”，将被处理为非法字符。其中logical，cell和structure为逻辑，元胞和构架数组类型，将在后面的数组部分提到；function handle为函数句柄类型，将在后面的“M脚本文件和M函数文件、函数句柄”部分提到；java类供JAVA API应用程序接口使用，本文不进行说明。最后说明一下，matlab也支持复数操作，赋值的时候直接输入即可，比如：a=1+2i; 2、基本输入输出 输入：v=input('message') %将用户输入的内容赋给变量v v=input('message','s') %将用户输入的内容作为字符串赋给变量v keyboard %用户可以从键盘输入任意多个指令 v=yesinput('prompt',default,possib) %prompt为文字提示，default为缺省设置“值”，possib为设置值的范围。

MATLAB文件各种操作方法(全)

1.1 文件的打开和关闭 1.1.1 文件的打开 fopen ('filename', 'mode') mode格式有： ‘r’：只读方式打开文件（默认的方式），该文件必须已存在。 ‘r+’：读写方式打开文件，打开后先读后写。该文件必须已存在。 ‘w’：打开后写入数据。该文件已存在则更新；不存在则创建。 ‘w+’：读写方式打开文件。先读后写。该文件已存在则更新；不存在则创建。 ‘a’：在打开的文件末端添加数据。文件不存在则创建。 ‘a+’：打开文件后，先读入数据再添加数据。文件不存在则创建。 如果rt表示该文件以文本方式打开，如果添加的是“b”，则以二进制格式打开，这也是fopen函数默认的打开方式。 Fopen函数两个返回值: 1、一个是返回一个文件标识(file Identifier)，它会作为参数被传入其他对文件进 行读写操作的命令，通常是一个非负的整数，可用此标识来对此文件进行各种处理。 （如果返回的文件标识是–1，则代表fopen无法打开文件，其原因可能是文件不 存在，或是用户无法打开此文件权限）； 2、另一个返回值就是message，用于返回无法打开文件的原因； 例：1-1 [f,message]=fopen('fileexam1', 'r') if f==-1 disp(message); %显示错误信息 end (若文件fileexam1不存在，则显示如下信息。 Cannot open file.existence?permissions?memory?) 例：1-2 [f,message]=fopen('fileexam2', 'r'); if f==-1 disp (message); %显示错误信息 else disp(f); end 若文件fileexam2存在，则返回f值。 1.1.2文件的关闭 Fclose(f) F为打开文件的标志，若若fclose函数返回值为0，则表示成功关闭f标志的文件；若返回值为–1，则表示无法成功关闭该文件。（打开和关闭文件比较耗时，最好不要在循环体内使用文件） 若要一次关闭打开的所有文件，可以使用下面的命令：fclose all

实验1 MATLAB使用方法和程序设计

实验1 MATLAB 使用方法和程序设计 一、实验目的 1、掌握MATLAB 软件使用的基本方法。 2、熟悉MATLAB 的数据表示、基本运算和程序控制语句。 3、熟悉MATLAB 绘图命令及基本绘图控制。 4、熟悉MATLAB 程序设计的基本方法。 二、实验内容 1.帮助命令 使用Help 命令，查找sqrt （开方）函数的使用方法。 2、矩阵运算 （1）矩阵乘法 已知A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8]; 求A^2*B 。 (2) 矩阵除法 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3]; 求A\B,A/B 。 (3) 矩阵的转置及共轭转置 已知A=[5+i ，2-i ，1；6*i ，4,9-i]；求A.’,A ’ 。 （4）使用冒号选出指定元素 已知A=[1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9]; 求A 中第3列前2个元素；A 中所有列第2,3行的元素。 （5）方括号[] 用magic 函数生成一个4阶魔术矩阵，删除该矩阵的第四列。 3、多项式 （1）求多项式p(x)=x 3-2x-4的根。 （2）求 f (x) = (cos x)2 的一次导数。 （3）求微分方程 的通解，并验证。 4、基本绘图命令 （1）绘制余弦曲线cost =y , ]2,0[π∈t 。 （2）在同一坐标系中绘制余弦曲线 0.25)-cos(t =y 和正弦曲线 )5.0sin(-=t y ，]2,0[π∈t （3）用plot3函数绘制三维螺线： 22x dy xy xe dx -+= sin()cos()x t y t z t =??=??=?( 0 < t < 20 )

大规模并行计算

计算机学院 课程设计 课程名称高性能计算设计 题目名称大规模并行计算 专业__ 软件工程 _ __ _ 年级班别 2012级 学号 学生姓名 指导教师 联系方式 2015年12月18日

结构化数据访问注释对于大规模并 行计算 马可aldinucci1索尼亚营，2，基尔帕特里克3，和马西莫torquati2p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/1b3613842.html, 1计算机科学系，大学都灵，意大利 aldinuc@di.unito.it 2比萨大学计算机科学系，意大利 {营，torquati}@di.unipi。它 3女王大学计算机科学系，贝尔法斯特 p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/1b3613842.html, 摘要。我们描述了一种方法，旨在解决的问题控制联合开发（流）和一个数据并行骨架吨并行编程环境，基于注释重构。注解驱动一个并行计算的高效实现。重构是用来改造相关联的骨架树到一个更高效，功能上相当于骨架树。在大多数情况下成本模型是用来驱动的重构过程。我们展示了如何示例用例应用程序/内核可以被优化，讨论初步的实验评估结果归属理论。 克-词：算法的骨架，并行设计模式，重构，数据并行性，成本模型。 1我新台币 结构化并行程序设计方法已抽象出概念控制和数据并行通过骨骼上的[ 10 ]，这是众所周知的PA T控制[ 8 ]燕鸥。控制并行的设想，设计和实施作为一个图的节点（骨架），每个节点代表一个函数。一股流独立的任务流经图：当每个节点的输入是有效的，它可以计算产生的输出被发送到它的连接节点。在另一方面，数据并行的kelet的描述一个计算模式定义如何在并行数据中访问数据，并将其应用于数据的功能分区以获得最终结果。传统上，控制之间的正交性并行和数据并行解决了采用双层模型控制流驱动的方法进行数据的并行能力增强，可能与并行数据结构暴露出集体行动[ 13 ]反之亦然。然而，控制并行和数据并行的方法。 这项工作已经由欧盟框架7批 ist-2011-288570”释义：自适应异构多核系统的并行模式” 我caragiannis 冯湛华。（E DS。）：E尿PAR 2012个车间，LNCS 7640，pp. 381–390，2013。他是cspringe r-ve rlag用IDE L B E RG 2013382米aldinucci等人。 往往缺乏有效的应用程序，在这两个问题的能力被利用，因为本质上不同的手段，通过并行表示，有时，优化。一种高效的任务分配控制驱动的环境，可我nvalidated由糟糕的数据访问策略，反之亦然[ 14 ]。 在本文中，我们勾勒出一个新的方法来面对的控制与基于数据并行二分法的思想，即：数据与控制并行关注需要独立表达因为他们描述正交方面的并行性，和II）的数据访问和控制的并行模式的需要becoordin ED为了有效地支持并行应用的实现。虽然利用并行模式是不是一个新的方法[ 11 ]和协调工作在过去的语言方面作出了努力[ 17,12 ]或框架，本文提出的想法是，这样的协调可以通过对控制定义的图形表示关于数据访问的骨架。此外，我们将展示如何这样的注释可以用来驱动优化的实施图的执行。 2他骨骼框架 考虑骨骼系统包括控制（即流）和数据并行骨架，造型更一般的并行开发模式。我们的骨架是由下面的语法定义的 这些骷髅代表著名的并行开发模式[ 4 ]：序列把现有的序列码，管/农场流并行骨架处理流项

MATLAB中plot的用法

MATLAB中plot的用法(2011-05-17 22:10:50)转载▼ 标签：杂谈 第五讲计算结果的可视化 本节介绍MATLAB 的两种基本绘图功能：二维平面图形和三维立体图形。 5.1 二维平面图形 5.1.1 基本图形函数 plot 是绘制二维图形的最基本函数，它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。也就是说，使用plot 函数之前，必须首先定义好曲线上每一点的x 及y 坐标，常用格式为：（1）plot(x) 当x 为一向量时，以x 元素的值为纵坐标，x 的序号为横坐标值绘制 曲线。当x 为一实矩阵时，则以其序号为横坐标，按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线， 当x 为m×n 矩阵时，就由n 条曲线。 （2）plot(x,y) 以x 元素为横坐标值，y 元素为纵坐标值绘制曲线。 （3）plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值，以y1,y2,…元素为纵坐标值绘 制多条曲线。 例5.1.1 画出一条正弦曲线和一条余弦曲线。 >> x=0:pi/10:2*pi; >> y1=sin(x); >> y2=cos(x); >>plot(x,y1,x,y2) 图5.1.1 函数plot 绘制的正弦曲线 在绘制曲线图形时，常常采用多种颜色或线型来区分不同的数据组，MATLAB 软件专 门提供了这方面的参数选项（见表5.1.1），我们只要在每个坐标后加上相关字符串，就可实 现它们的功能。 - 2 - 表5.1.1 绘图参数表 色彩字符颜色线型字符线型格式标记符号数据点形式标记符号数据点形式 y 黄- 实线. 点<小于号 m 紫：点线o 圆s 正方形 c 青-. 点划线x 叉号 d 菱形 r 红- - 虚线+ 加号h 六角星 g 绿* 星号p 五角星 b 蓝v 向下三角形 w 白^ 向上三角形 k 黑>大于号 例如，在上例中输入 >>plot(x,y1,'r+-',x,y2,'k*:') 则得图5.1.2 图5.1.2 使用不同标记的plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.2 图形修饰 MATLAB 软件为用户提供了一些特殊的图形函数，用于修饰已经绘制好的图形。 表5.1.2 图形修饰函数表

2matlab基本使用方法

(12+2*(7-4))/3^2 ans = 2 format short;pi ans = 3.1416 format long;pi ans = 3.141592653589793 format rat;pi ans = 355/113 format long;vpa(pi,50) ans = 3.141592653589793115997963468544185161590576171875 who Your variables are: ans a=randn(4) a = -0.1241 0.6715 0.4889 0.2939 1.4897 -1.2075 1.0347 -0.7873 1.4090 0.7172 0.7269 0.8884 1.4172 1.6302 -0.3034 -1.1471 whos Name Size Bytes Class Attributes a 4x4 128 double ans 1x1 8 double who Your variables are: a ans what M-files in the current directory E:\Matlab2010\智能仿生算法\遗传算法TSP_SuiJiSuanFa ZhuanJiaXiTongP167 fun_SuiJiSuanFa TSPrun_SuiJiSuanFa f fun_SuiJiSuanFa0

ZhuanJiaXiTongP162 f1 fun_SuiJiSuanFa2 MAT-files in the current directory E:\Matlab2010\智能仿生算法\遗传算法 my27city dir . ZhuanJiaXiTongP162.asv f.m my27city.mat .. ZhuanJiaXiTongP162.m f1.m temp 3d.asv ZhuanJiaXiTongP167.asv fun_SuiJiSuanFa.asv temp.prj 3d.m ZhuanJiaXiTongP167.m fun_SuiJiSuanFa.m zia03836 New Folder bou2_4l.shp fun_SuiJiSuanFa0.asv TSP_SuiJiSuanFa.m da fun_SuiJiSuanFa0.m TSPrun_SuiJiSuanFa.m da.prj fun_SuiJiSuanFa2.m type 3d clf; x=-3:0.1:3; y=-3:0.1:3; [X Y]=meshgrid(x,y); Z=f(X,Y)+4; mesh(X,Y,Z); hold on; plot3(-0.7,-1,f(-0.7,-1)+4,'g*'); contour(X,Y,Z,'r'); which rand built-in (D:\Program Files\MATLAB\R2010a\toolbox\matlab\randfun\rand) which 3d.m E:\Matlab2010\智能仿生算法\遗传算法\3d.m help exist EXIST Check if variables or functions are defined. EXIST('A') returns: 0 if A does not exist 1 if A is a variable in the workspace 2 if A is an M-file on MATLAB's search path. It also returns 2 when A is the full pathname to a file or when A is the name of an ordinary file on MATLAB's search path 3 if A is a MEX-file on MATLAB's search path 4 if A is a MDL-file on MATLAB's search path 5 if A is a built-in MATLAB function 6 if A is a P-file on MATLAB's search path 7 if A is a directory 8 if A is a Java class

matlab软件的使用方法

MATLAB 软件使用简介 默认分类2007-03-15 21:26:49 阅读4106 评论8 字号：大中小订阅 MATLAB 软件使用简介 MATLAB 是一个功能强大的常用数学软件, 它不但可以解决数学中的数值计算问题, 还可以解决符号演算问题, 并且能够方便地绘出各种函数图形。MATLAB自1984年由美国的MathWorks公司推向市场以来，历经十几年的发展和竞争，现已成为国际最优秀的科技应用软件之一。这里主要以适用于Windows操作系统的MATLAB5.3版本向读者介绍MATLAB 的使用命令和内容。 一、MATLAB 的进入/退出 MA TLAB 的安装成功后, 系统会在Windows【开始】菜单的【程序】子菜单中加入启动MATLAB命令的图标, 用鼠标单击它就可以启动MATLAB系统,见图2.1。 图2.1 启动MA TLAB 启动MATLAB后, 屏幕上出现MATLAB命令窗口: 图2.2 MA TLAB命令窗口 图2.2的空白区域是MATLAB 的工作区（命令输入区）, 在此可输入和执行命令。 退出MATLAB系统像关闭Word文件一样, 只要用鼠标点击MATLAB系统集成界面右上角的关闭按钮即可。 二、MATLAB 操作的注意事项 l 在MA TLAB工作区输入MATLAB命令后, 还须按下Enter键, MA TLAB才能执行你输入的MA TLAB命令, 否则MA TLAB不执行你的命令。 l MATLAB 是区分字母大小写的。 l 一般，每输入一个命令并按下Enter键, 计算机就会显示此次输入的执行结果。(以下用↙表示回车)。如果用户不想计算机显示此次输入的结果，只要在所输入命令的后面再加上一个分号“；”即可以达到目的。如： x= 2 + 3 ↙x=5 x = 2 + 3 ; ↙不显示结果5 l 在MA TLAB工作区如果一个表达式一行写不下，可以用在此行结尾处键入三个英文句号的方法达到换行的目的。如： q=5^6+sin(pi)+exp(3)+(1+2+3+4+5)/sin(x)… -5x+1/2-567/(x+y) l MATLAB 可以输入字母、汉字，但是标点符号必须在英文状态下书写。 l MATLAB 中不需要专门定义变量的类型，系统可以自动根据表达式的值或输入的值

matlab基本使用方法

1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（>>）之後，并按入Enter键即可。例如：>> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer）并显示其数值於萤幕上。小提示： ">>"是MATLAB的提示符号（Prompt），但在PC中文视窗系统下，由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x： x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42 此时MATLAB会直接显示x的值。由上例可知，MATLAB认识所有一般常用到的加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）的数学运算符号，以及幂次运算（^）。 小提示： MATLAB将所有变数均存成double的形式，所以不需经过变数宣告（Variable declaration）。MATLAB同时也会自动进行记忆体的使用和回收，而不必像C语言,必须由使用者一一指定.这些功能使的MATLAB易学易用，使用者可专心致力於撰写程式，而不必被软体枝节问题所干扰。 若不想让MATLAB每次都显示运算结果，只需在运算式最後加上分号（；）即可，如下例： y = sin(10)*exp(-0.3*4^2); 若要显示变数y的值，直接键入y即可： >>y y =-0.0045 在上例中，sin是正弦函数，exp是指数函数，这些都是MATLAB常用到的数学函数。 下表即为MATLAB常用的基本数学函数及三角函数： 小整理：MATLAB常用的基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle) sqrt(x)：开平方 real(z)：复数z的实部 imag(z)：复数z的虚部 conj(z)：复数z的共轭复数 round(x)：四舍五入至最近整数 fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数 floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数 ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数 rat(x)：将实数x化为分数表示 rats(x)：将实数x化为多项分数展开 sign(x)：符号函数 (Signum function)。 当x<0时，sign(x)=-1； 当x=0时，sign(x)=0; 当x>0时，sign(x)=1。 > 小整理：MATLAB常用的三角函数 sin(x)：正弦函数 cos(x)：馀弦函数 tan(x)：正切函数

分布式与并行计算报告

并行计算技术及其应用简介 XX （XXX，XX，XXX） 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验 A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s Application Abstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out. Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment 1引言 近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能，已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上，单机性能越发显得不足。在最近AlphaGo与李世石的围棋大战中，AlphaGo就使用了分布式并行计算技术，才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下，应运而生。并行计算或称平行计算时相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序，常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB、Cilk++等。利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。并行技术不仅要提高并行效率，也要在一定程度上减轻软件开发人员负担，如近年来的TBB、Cilk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度，提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率，而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。

训练大规模神经网络并行计算平台

训练大规模神经网络的并行计算平台 摘要：人工神经网络（ANN ）已能成功地应用于各种模式识别和数据挖掘中。然而，在大规模数据集上训练人工神经网络会导致数据密集和计算密集。因此，为了获的更高的精度，大规模人工神经网络会有保留的进行耗时训练。在本文中，我们提出cNeural方法，自定义一个并行计算平台，用逆传算法加速训练大型神经网络。不同于许多并行神经网络训练系统作用于数千个训练样本，cNeural可以加快训练拥有数百万个训练样本的大规模数据集。为了实现这个目标，首先， cNeural用HBase存储和并行加载大规模数据集。第二，为了进行快速迭代训练，它提供了一个并行内存计算框架。第三，我们选择一个紧凑的事件驱动消息通信模型，而不是传递即时消息的心跳轮询模式。实验结果表明，cNeural中的数据加载和消息传递的开销时间成本非常低，并且cNeural比基于Hadoop MapReduce解决方案的速度快50倍左右。它还实现了线性的可伸缩性和良好的负载平衡。 关键字：并行计算；神经网络；大数据；快速训练；分布式存储 1 引言 人工神经网络（ANN）已应用于各种数据挖掘和模式识别中,如蛋白质结构分析、语音识别、,手写识别、图像和信号处理[1]。然而, 训练大规模神经网络时会出现计算密集和数据密集。一方面,整个训练工作流程通常需要进行成千上万次的训练步长迭代,这会导致昂贵的计算。另一方面,为了得到可靠的结果,大规模训练数据集通常用于应用程序。因此, 在单一PC机上训练大规模神经网络通常是非常耗时的,有时需要几天或者几周完成,有时甚至不可能完成。因此,大规模神经网络的低训练速度慢限制了它们处理实际应用中复杂和有价值的问题。 另一方面,现实世界的数据量早在前几年就已经爆炸,并且在许多相关领域里，分析大数据已变得相当受欢迎[2]。大数据的情况也适用于神经网络[3]。从直觉讲,大家普遍认为训练大规模样本比训练少量的样本效果好。因此,对于那些基于神经网络的应用程序,训练大规模神经网络在实现最高精度和结果中起着重要的作用。 在本文中,我们设计和实现cNeural方法,一个为训练大规模神经网络而自定义的并行计算平台。在cNeural中,训练工作流分为两个阶段: 加载训练数据和执行训练流程。为了减少数据加载的时间成本,我们把大规模训练数据集存储在HBase中,必要时通过集群会同时加载其中的一个数据到计算节点的内存中。此外, 为了加快迭代训练会采用一个并行内存计算框架。在整个训练过程中,为了合作和进一步的处理，计算节点之间需要相互沟通。在cNeural中，我们采用Apache Avro RPC建立一个事件驱动的消息传递通信框架, Apache Avro RPC有较高的通信效率并且数据结构丰富。我们的平台可以部署在商品硬件,Amazon EC2,甚至是pc机之间的网络互联。 本文分八个部分。第二节描述了相关工作。第三部分,提出基于反向传播训练算法的神经网络的背景。第四部分,介绍并行训练框架和cNeural算法。第五部分,描述用于支持快速训练的数据存储机制。第六部分，说明cNeural中的体系结构概述和主要组成部分。第七部分作出评估。第八部分总结全文。 2 相关工作 许多研究人员一直致力于在并行或分布式计算系统上实现计算上开销很高的ANN算法。相关工作可以追溯到上个世纪的70年代并且现在这个领域的研究依然保持增长。 在早期,研究人员喜欢用特殊用途的硬件来提高训练速度,这些硬件被分为神经元硬件和神经计算机[6]。Glesner和Pochnuller[11] 在他们的书中提出这种特殊用途硬件的概述。应用特殊用途的硬件可以实现快速和高效的运行。但是,它们几乎不具有灵活性和可伸缩性。在上世纪90年代以后,在普通用途的框架上设计并行神经网络成为了主流[12],[13],

Matlab用法大全

Matlab用法大全 1求取系统单位阶跃响应：step() step()函数的用法 y=step(num,den,t)：其中num和den分别为系统传递函数描述中的分子和分母多项式系数，t为选定的仿真时间向量，一般可以由t=0:step:end等步长地产生出来。该函数返回值y为系统在仿真时刻各个输出所组成的矩阵 [y,x,t]=step(num,den)：此时时间向量t由系统模型的特性自动生成, 状态变量x返回为空矩阵。 [y,x,t]=step(A,B,C,D,iu)：其中A,B,C,D为系统的状态空间描述矩阵，iu用来指明输入变量的序号。x为系统返回的状态轨迹。 2h = tf([1 1],[1 2 5]); [num,den] = tfdata(h,'v') 3a(:,j)表示a的j列的所有行元素 a(i,:)表示i行的所有列元素 4a=[]创建空矩阵 5 eval ()函数的功能就是将括号内的字符串视为语句并运行 例如：eval ('y1=sin(2)')就是相当于在matlab命令窗口输入了y1=sin(2)这条命令。 多在循环中使用，可以对多个名字有规则的变量或文件进行操作， 例一： for x=1:5 eval (['y',num2str(x),'=',num2str(x^2),';']) end 以上语句等价于执行以下5句： ynum2str(1)=num2str(1^2); ynum2str(2)=num2str(2^2); ynum2str(3)=num2str(3^2); ynum2str(4)=num2str(4^2); ynum2str(5)=num2str(5^2); 例二： subplot(711);plot(t,y);title('原始信号’）； for i=1:6 subplot(7,1,i+1); plot(t,imf(i,:)); eval (['title(''IMF',int2str(i),''');']); end ------------------------- 以上6行程序实际上是执行以下7条命令 subplot(711);plot(t,y);title('原始信号'); subplot(7,1,2);plot(t,imf(1,:));title('IMF1'); subplot(7,1,3);plot(t,imf(2,:));title('IMF2'); subplot(7,1,4);plot(t,imf(3,:));title('IMF3'); subplot(7,1,5);plot(t,imf(4,:));title('IMF4');