使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能

使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能

2009-12-13 22:12:11| 分类：matlab相关| 标签：|字号大中小订阅

maxNumCompThreads 命令

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。

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%。

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。

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。

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。

源自

https://www.wendangku.net/doc/852153388.html,/dexter_whu/blog/static/13100285320091113101211102/?fromdm&fromSearc h&isFromSearchEngine=yes

CRC16并行计算的Matlab推导

CRC16并行计算的Matlab推导 本文使用的CRC16的生成多项式为： 其对应的串行编码图如下图所示。 假设输入数据的位宽为8比特，即{I7,I6,I5,I4,I3,I2,I1,I0}，I为Input的首字母。I0表示最低比特位，I7表示最高比特位。 在串行模式下，I0先输入CRC16计算模块，于是I0输入后各个寄存器的状态变化如下： = = = = = = = = = = =

= = = = = 可以将以上表达式组成矩阵乘法的形式，则有： '0D T D S I =?+? （1） 其中，D 为0D ~15D 构成的列向量，用转置矩阵的形式表示为： () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15T D D D D D D D D D D D D D D D D D =同理，'D 是'0D ~'15D 构成的列向量，用转置矩阵的形式表示为： () '' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '0123456789101112131415T D D D D D D D D D D D D D D D D D = 表达式（1）中的矩阵T ，表示为： 00000000000000110000000000000000100000000000001001000000000000000010000000000000000100000000000000001000000000000000010000000000000000100000000000000001000000000000000010000000000000000100000000000T =0000010000000000000000100000000000000001000000000000000011?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?

MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法Word版

Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方 法 1MATLAB分布式并行计算服务器介绍 MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的worker。MATLAB Distributed Computing Server还支持交互式和批处理工作流。此外，使用Parallel Computing Toolbox 函数的MATLAB 应用程序还可利用MATLAB Compiler （MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。这些可执行应用程序和共享库可以连接至MATLAB Distributed Computing Server的worker，并在计算机集群上执行MATLAB同时计算，加快大型作业执行速度，节省运行时间。 MATLAB Distributed Computing Server 支持多个调度程序：MathWorks 作业管理器（随产品提供）或任何其他第三方调度程序，例如Platform LSF、Microsoft Windows Compute Cluster Server（CCS）、Altair PBS Pro，以及TORQUE。 使用工具箱中的Configurations Manager（配置管理器），可以维护指定的设置，例如调度程序类型、路径设置，以及集群使用政策。通常，仅需更改配置名称即可在集群间或调度程序间切换。 MATLAB Distributed Computing Server 会在应用程序运行时在基于用户配置文件的集群上动态启用所需的许可证。这样，管理员便只需在集群上管理一个服务器许可证，而无需针对每位集群用户在集群上管理单独的工具箱和模块集许可证。 作业（Job）是在MATLAB中大量的操作运算。一个作业可以分解不同的部分称为任务（Task），客户可以决定如何更好的划分任务，各任务可以相同也可以不同。MALAB中定义并建立作业及其任务的会话（Session）被称为客户端会话，通常这是在你用来编写程序那台机器上进行的。客户端用并行计算工具箱来定义和建立作业及其任务，MDCE通过计算各个任务来执行作业并负责把结果返

Parallel Computing with MATLAB(并行计算)

Getting Started with Parallel Computing using MATLAB: Interactive and Scheduled Applications Created by S. Zaranek, E. Johnson and A. Chakravarti 1.Objectives This user guide provides an end user with instructions on how to get started running parallel MATLAB applications using a desktop computer or a cluster. 2.Assumptions User has access to MATLAB and Parallel Computing Toolbox on the desktop computer or head node of the cluster. If running on a cluster: MATLAB Distributed Computing Server has been installed by an administrator on the cluster. The desktop MATLAB client has been configured to connect to the cluster. If this has not been done, you should contact the cluster administrator. 3. Getting the Example Files Unzip the demoFiles.zip file that was provided along with this guide. You can add the files to the MATLAB path by running the addpath command in MATLAB. >> addpath 4. Examples Running Locally In this section, you will be running and submitting jobs using the local configuration. If your workflow will ultimately involve submitting jobs to a cluster, you can follow this section by switching the default configuration from local to that of your cluster and running these jobs again. This is described in Section 5.

MATLAB分布式并行计算环境

前言：之前在本博客上发过一些关于matlab并行计算的文章，也有不少网友加我讨论关于这方面的一些问题，比如matlab并行计算环境的建立，并行计算效果，数据传递等等，由于本人在研究生期间做论文的需要在这方面做过一些研究，但总体感觉也就是一些肤浅的应用，现已工作，已很少再用了，很多细节方面可能也记不清了，在这里将以前做的论文内容做一些整理，将分几个小节，对matlab并行计算做个一个简要的介绍，以期对一些初学者有所帮助，当然最主要的还是多看帮助文档及相关技术文章！有不当之处敬请各位网友指正， 3.1 Matlab并行计算发展简介 MATLAB技术语言和开发环境应用于各个不同的领域，如图像和信号处理、控制系统、财务建模和计算生物学。MA TLAB通过专业领域特定的插件（add-ons）提供专业例程即工具箱(Toolbox)，并为高性能库(Libraries)如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms，用于执行基本向量和矩阵操作的标准构造块的标准程序)、FFTW(Fast Fourier Transform in the West，快速傅里叶变换)和LAPACK(Linear Algebra PACKage，线性代数程序包)提供简洁的用户界面，这些特点吸引了各领域专家，与使用低层语言如C语言相比可以使他们很快从各个不同方案反复设计到达功能设计。 计算机处理能力的进步使得利用多个处理器变得容易，无论是多核处理器，商业机群或两者的结合，这就为像MATLAB一样的桌面应用软件寻找理论机制开发这样的构架创造了需求。已经有一些试图生产基于MATLAB的并行编程的产品，其中最有名是麻省理工大学林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的pMATLAB和MatlabMPI，康耐尔大学(Cornell University)的MutiMATLAB和俄亥俄超级计算中心(Ohio Supercomputing Center)的bcMPI。 MALAB初期版本就试图开发并行计算，80年代晚期MA TLAB的原作者，MathWorks 公司的共同创立者Cleve Moler曾亲自为英特尔HyperCube和Ardent电脑公司的Titan超级计算机开发过MATLAB。Moler 1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MA TLAB语言中有三个主要的障碍即：内存模式、计算粒度和市场形势。MATLAB全局内存模式的多数并行系统的分布式模式意味着大数据矩阵在主机和并行机之间来回传输。与语法解析和图形例程相比，那时MA TLAB只花了小部分的时间行例程上，这使得并行上的努力并不是很有吸引力。最后一个障碍对于一个资源有限的组织来讲确实是一个现实，即没有足够多的MA TLAB用户将其用于并行机上，因此公司还是把注意力放在单个CPU的MA TLAB开发上。然而这并不妨碍一些用户团体开发MA TLAB并行计算功能，如上面提到的一些实验室和超级计算中心等。 有几个因素使并行MATLAB工程在MathWorks公司内部变得很重要，首先MATALB 已经成长为支持大规模工程的领先工程技术计算环境；其次现今的微处理器可以有两个或四个内核，将来可能会更多甚至个人并行机，采用更复杂的分层存储结构，MA TLAB可以利用多处理器计算机或网络机群；最后是用户团体中要求全面成熟解决方案的呼声也越来越高[] Cleve Moler. Parallel MATLAB: Multiple Processors and Multi Cores, Th eMathWorks News&Notes 。 有三种途径可以用MATLAB来创建一个并行计算系统。第一种途径是主要是把MATLAB或相似程序翻译为低层语言如C或FORTRAN，并用注解和其它机制从编译器中生成并行代码，如CONLAB和FALCON工程就是这样。把MATLAB程序翻译为低层C或FORTRAN语言是个比较困难的问题，实际上MathWorks公司的MA TLAB编译软件就能转换生成C代码到生成包含MATLAB代码和库并支持各种语言特性的包装器。

MATLAB并行计算解决方案

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/852153388.html, MATLAB并行计算解决方案 作者：姚尚锋刘长江唐正华 来源：《计算机时代》2016年第09期 DOI：10.16644/https://www.wendangku.net/doc/852153388.html,33-1094/tp.2016.09.021 摘要：为了利用分布式和并行计算来解决高性能计算问题，本文介绍了利用MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱在MATLAB中建模与开发分布式和并行应用的一些方法；包括并行for循环、批处理作业、分布式数组、单程序多数据（SPMD）结构等。用这些方法可将串行MATLAB应用程序转换为并行MATLAB应用程序，且几乎不需要修改代码和低级语言编写程序，从而提高了编程和程序运行的效率。用这些方法来执行模型，可以解决更大的问题，覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。 关键词：建模；仿真；并行计算； MATLAB 中图分类号：TP31 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）09-73-03 Parallel computing solutions with MATLAB Yao Shangfeng， Liu Changjiang， Tang Zhenghua， Dai Di （Simulation Training Center， Armored Force Institute， Bengbu， Anhui 233050， China） Abstract： For the use of distributed and parallel computing to solve the problem of high-performance computing， this article describes the use of Parallel Computing Toolbox developed by MATHWORKS Company and some methods of parallel applications， including parallel for loop，batch jobs， distributed arrays， Single Program Multiple Data （SPMD） structure. by the methods， the serial MATLAB applications can be converted to parallel MATLAB applications，and almost no need to modify the code and program in low level languages， thereby increasing the efficiency of programming and operation. Use this method to perform model can solve bigger problems， cover more simulation scenarios and reduce the desktop resources. Key words： modeling； simulation； parallel computing； MATLAB 0 引言 用户面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算问题。MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）[1-5]可以在MATLAB中建模和开发分布式和并行应用，并在多核处理器和多核计算机中执行，解决计算、数据密集型问题[2]，而且并不离开即使的开发环境；无需更改代码，即可在计算机

matlab并行计算

MATLAB并行计算 今天搞了一下matlab的并行计算，效果好的出乎我的意料。 本来CPU就是双核，不过以前一直注重算法，没注意并行计算的问题。今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。本身写的程序就很容易实现并行化，因为beamline之间并没有考虑相互作用。等于可以拆成n个线程并行，要是有550核的话，估计1ms就算完了。。。 先转下网上找到的资料。 一、Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是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进程自动成为主节点，同时初始化多个（具体个数手动设定，详见下文）Matlab计算子节点。Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。Parfor运行之初，主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。子节点运算过程时互不干扰，运算完毕，则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中，并返回到Matlab主节点。当然，最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。 二、初始化Matlab并行计算环境 这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2，依次类推。CoreNum以不等于核心数量，但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化，如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了，否则速度还更慢。下面一段代码初始化Matlab并行计算环境： %Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment by Xaero | https://www.wendangku.net/doc/852153388.html, CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量，我的机器是双核，所以CoreNum=2 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

Matlab自带并行运算

Matlab自带并行运算 今天搞了一下Matlab的并行计算，效果还可以。关键比较方便，以后跑Matlab程序的时候可以注意用一下并行的问题。在网上查了一些资料，整理了一下，大家可以根据实际情况参考一下决定是否用并行。 一、Matlab并行计算原理 Matlab的并行计算实质还是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进程自动成为主节点，同时初始化多个（具体个数手动设定，详见下文）Matlab计算子节点。Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。Parfor运行之初，主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。子节点运算过程时互不干扰，运算完毕，则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中，并返回到Matlab主节点。当然，最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。 二、初始化Matlab并行计算环境 这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum=2，依次类推。CoreNum以不等于核心数量，但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化，如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了，否则速度还更慢。下面一段代码初始化Matlab并行计算环境： 运行成功后会出现如下语句： Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 4 labs. 三、终止Matlab并行计算环境 用上述语句启动Matlab并行计算环境的话，在你的内存里面有CoreNum个Matlab进程存在，每个占用内存都在百兆以上。（可以用Wind ows任务管理器查看），故完成运行计算后可以将其关闭。关闭的命令很简单： matlabpool close 四、举例 下面用一个例子来测试一下，效果如何。一般地，简单应用就直接将for循环改成parfor

MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作-图解

MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作 操作举例用的是MATLAB 7.11（R2010b）。 并行运算和分布式运算的三个典型适用情形：parallel for‐loop、batch job和large data sets。 1、 并行运算（Parallel Computing） 1.1 编写包含并行命令的代码 以parallel for‐loop为例，如果程序中for循环（如for i=1:100）的每次迭代式相互独立的，即i每次取值进行运算的结果，不会影响的下一次取值的运算，就可以把“for”改成“parfor”。 1.2 打开matlabpool，确定worker数量 以启动本地2个worker为例，在MATLAB主界面的“Command Window”里输入命令： matlabpool open local 2

启动的worker数量根据用户的需求以及计算机的CPU（core）的数量来确定，根据本 人的试验，启动的worker数不能超过计算机的CPU（core）数量。 1.3 运行程序 通过计时器可看出并行运算所需的时间比串行运算明显少很多。 1.4 关闭matlabpool 在MATLAB主界面的Command Window里键入命令： matlabpool close 每次运行完之后要关闭matlabpool，以防下次需要开启不同数量worker时产生冲突。

2、 分布式运算（Distributed Computing） 2.1 编写包含并行命令的代码 同1.1。 2.2 开启mdce服务 参与分布式运算集群里的所有计算机都必须开启mdce服务。 首先在MATLAB主界面的“Current Folder”里进入路径： MATLAB根目录\toolbox\distcomp\bin 然后在“Command Window”里输入命令： !mdce install 装载完成后再输入命令： !mdce start

Matlab-并行计算工具箱函数基本情况介绍

Matlab 并行计算工具箱的使用 Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。 个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。 而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。 Matlab 并行计算工具箱中的函数有： 1.Parfor (FOR循环的并行计算)； 函数1：matlabpool 其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。 函数2：parfor For循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。 但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。 函数3：batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。 例如：batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。 2.批处理 函数1：batch，其语法有： j = batch('aScript') j = batch(myCluster,'aScript') j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn}) j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn}) j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...) 其中的变量： J The batch job object. 'aScript'The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job. myClusterCluster object representing cluster compute resources. fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.

实验二 MATLAB并行计算的配置

实验二MATLAB并行计算的配置 一、实验目的 1.通过matlabpool命令启动和配置matlab并行计算池，了解matlabpool的基本使用方法。 2.能够编写parfor程序进行并行环境的测试。 3.完成课堂练习。 二、实验课时：4课时 三、实验原理 第一部分：matlab并行池的启动及matlabpool命令的基本使用 首先，通过matlabpool size命令判断是否已经启动matlabpool。 图1 matlabpool size运行结果图 如果返回0，则表示没有开启matlabpool；如果返回大于0的值，则表示已经开启matlabpool。 然后通过运行matlabpool local；命令启动默认配置，其中的local表示配置项的名称。 图2 matlabpool local运行效果图 在运行此命令时，如果是win 7或者以上版本的系统，会弹出windows安全警报对话框，我们直接点击允许访问就可以了。

图3 windows安全警报图 第二部分：编写用于自动启动matlab并行计算池的函数程序1 startmatlabpool.m如下：

程序2 closematlabpool.m代码如下： 接着，我们可以通过help parfor命令来查看parfor的基本使用方法，然后按要求完成课堂练习的编码工作。

Help parfor允许效果图 四、课堂练习 1.编写一个测试parfor的程序，要求调用以上两个函数; 2.根据下面的公式使用matlab进行计算： 五、实验报告要求 简述实验目的；写出实验内容中解答各个题目所需要的命令及实验结果；简写实验总结与心得体会。

Matlab多线程计算及多核心计算应用说明

关于Matlab多线程计算和多核心计算 1.关于多线程计算 Matlab是基于单线程单核心的一款软件，在近几年多核心，多线程处理器大规模部署后，其程序设计师才逐步改善matlab内核，让某些常用函数逐步支持多线程运算。 在matlab6.5-matlab2007b这些版本中，fft,fft2,fftn,ifft,ifft2,ifftn是默认支持多线程运算的，即只要调用这些函数，系统在运算时会开启多线程（计算机硬件须支持） 在matlab2008a-matlab2009a这些版本中，增加了prod,sum,max,min这几个函数的多线程运算功能，但是matlab内核版本不同会导致这些函数在多线程执行时效率不同。 按照其官方文档的说法，在支持多线程计算的matlab版本中，同样的fft运算可以提速50%。 但是多线程运算有一个缺点：在函数体或程序内部需要调用其他非多线程运算的函数时，执行效率会比较低，基本和不开启多线程运算差不多，也就是说，使用这些支持多线程的函数时，最好不要进行嵌套。 结论：matlab中多线程计算受限于版本以及特定的函数，在运算指定函数时效率较高，建议拥有多核心处理器的机器开启。 开启多线程方法：在命令行下输入：maxNumCompThreads()，括号内为需要开启的线程个数 2.关于多核心计算（并行计算和分布式计算） 2.1并行计算功能（Parallel Computing Toolbox） Parallel Computing Toolbox是matlab2008a开始拥有的新功能，之前的版 本仅拥有Distributed Computing Toolbox。

使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能

使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能 2009-12-13 22:12:11| 分类：matlab相关| 标签：|字号大中小订阅 maxNumCompThreads 命令 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。 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：

Matlab 并行计算工具箱函数基本情况介绍

Matlab并行计算工具箱的使用 Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。 个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU 组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。 而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。 Matlab并行计算工具箱中的函数有： 1.Parfor (FOR循环的并行计算)； 函数1：matlabpool 其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。 函数2：parfor For循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。 但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。 函数3：batch用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。 例如：batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。 2.批处理 函数1：batch，其语法有： j = batch('aScript') j = batch(myCluster,'aScript') j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn}) j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn}) j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...) 其中的变量： J The batch job object. 'aScript' The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job. myClusterCluster object representing cluster compute resources. fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.

matlab 并行计算

Matlab并行计算工具箱 （一）Matlab分布式和并行编程 Distributed and Parallel Programming 11/29/2008 10:31:15 AM Today's engineers and scientists, faced with the demand to model increasingly complex systems in less time, are pursuing distributed and parallel solutions in high-performance computing (HPC) distributed environments made out of commercial off-the-shelf (COTS) multiprocessor, multicore computers. 工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算的问题。这些分布式的环境由多处理器和多核计算机来实现。 并行计算工具箱和Matlab分布式计算服务器允许你在Matlab中建模和开发分布式和并行应用，并在多核处理器和多核计算机中执行他们，而且并不离开你的及时开发环境。用这种方法来执行模型，你可以解决更大的问题，覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。 开发分布式应用 分布式应用或者并行应用，包含独立的任务，它可以独立的执行，而并不需要任务间的通信。对于分布式应用来说，你可以使用分布式计算工具箱中的函数来为你的应用定制独立的计算任务，它可以被收集到分布式的任务中并集群的提交执行。 开发并行应用 并行应用包含相互依存的任务，它在应用执行的过程中交换数据。工具箱和引擎包含基于MPI标准的函数，它支持Matlab开发并行应用中的通信。然而，使用这些基于MPI功能的函数包含跟踪消息传递的详细信息，像在处理器和控制处理器间的通信。 并行计算工具箱用两种重要的方式简化了并行应用的开发。首先，工具箱支持分布式矩阵，它在对待分布式处理器的数据时，把它作为一个单独的矩阵，而不是作为在不同处理器上的独立的矩阵。通过分布式矩阵，研究人员可以直接的在矩阵中展示操作，而并不需要处理复杂的信息传递。工具箱为分布式矩阵提供了超过150个的Matlab函数，包括基于ScaLAPACK的线性算数。第二，工具箱包含新的交换的并行执行模型。从而，研究人员可以在许多个处理器和内核中，并行同时的工作。这个模式可用于交互的开发、设计开发和解决问题。 支持调度程序 对于任务调度工作，你可以或者使用MathWorks的工具经理，这个调度程序。它配置在引擎中或者第三方的调度程序。这个工具箱和引擎支持所有的第三方的调度程序，像LSF平台，Microsoft Windows Compute Cluster Server, PBS, 和Sun Grid Engine。或者直接的，或者通过基因调度接口来实现。这些资源包括安装脚本，在线技术解决和供应商提供的一体化脚本。这些都可以帮助你结合工具箱和引擎到你已经存在的计算环境中。 （二）Matlab 分布式计算工具箱使用指南(转载) 使用Matlab进行分布式计算需要两个产品： 1、分布式计算工具箱(Distributed Computing Toolbox) 2、Matlab分布计算引擎MDCE(Matlab Distributed Computer Engine) MDCE主要用于执行Clinet Session中定义的job和task 一、安装MDCE MDCE安装在D:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox\distcomp\bin目录下： 在Matlab的command windows中执行

Matlab 并行计算工具箱及MDCE介绍

3.1Matlab并行计算发展简介 MATLAB技术语言和开发环境应用于各个不同的领域，如图像和信号处理、控制系统、财务建模和计算生物学。MATLAB通过专业领域特定的插件（add-ons）提供专业例程即工具箱(Toolbox)，并为高性能库(Libraries)如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms，用于执行基本向量和矩阵操作的标准构造块的标准程序)、FFTW(Fast Fourier Transform in the West，快速傅里叶变换)和LAPACK(Linear Algebra PACKage，线性代数程序包)提供简洁的用户界面，这些特点吸引了各领域专家，与使用低层语言如C语言相比可以使他们很快从各个不同方案反复设计到达功能设计。 计算机处理能力的进步使得利用多个处理器变得容易，无论是多核处理器，商业机群或两者的结合，这就为像MATLAB一样的桌面应用软件寻找理论机制开发这样的构架创造了需求。已经有一些试图生产基于MATLAB的并行编程的产品，其中最有名是麻省理工大学林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的pMATLAB和MatlabMPI，康耐尔大学(Cornell University)的MutiMATLAB和俄亥俄超级计算中心(Ohio Supercomputing Center)的bcMPI。 MALAB初期版本就试图开发并行计算，80年代晚期MATLAB的原作者，MathWorks公司的共同创立者Cleve Moler曾亲自为英特尔HyperCube和Ardent 电脑公司的Titan超级计算机开发过MATLAB。Moler1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MATLAB语言中有三个主要的障碍即：内存模式、计算粒度和市场形势。MATLAB全局内存模式的多数并行系统的分布式模式意味着大数据矩阵在主机和并行机之间来回传输。与语法解析和图形例程相比，那时MATLAB只花了小部分的时间行例程上，这使得并行上的努力并不是很有吸引力。最后一个障碍对于一个资源有限的组织来讲确实是一个现实，即没有足够多的MATLAB用户将其用于并行机上，因此公司还是把注意力放在单个CPU的MATLAB开发上。然而这并不妨碍一些用户团体开发MATLAB并行计算功能，如上面提到的一些实验室和超级计算中心等。 有几个因素使并行MATLAB工程在MathWorks公司内部变得很重要，首先MATALB已经成长为支持大规模工程的领先工程技术计算环境；其次现今的微处理器可以有两个或四个内核，将来可能会更多甚至个人并行机，采用更复杂的分层存储结构，MATLAB可以利用多处理器计算机或网络机群；最后是用户团体中要求全面成熟解决方案的呼声也越来越高[]Cleve Moler.Parallel MATLAB: Multiple Processors and Multi Cores,Th eMathWorks News&Notes。 有三种途径可以用MATLAB来创建一个并行计算系统。第一种途径是主要是把MATLAB或相似程序翻译为低层语言如C或FORTRAN，并用注解和其它机制从编译器中生成并行代码，如CONLAB和FALCON工程就是这样。把MATLAB程序翻译为低层C或FORTRAN语言是个比较困难的问题，实际上MathWorks公司的MATLAB编译软件就能转换生成C代码到生成包含MATLAB代码和库并支持各种语言特性的包装器。 第二种途径是在并行机是MATLAB作为并行计算的一个“浏览器（browser）”而MATLAB本身并没有什么改变且MATLAB环境本来就不是运行上并行机上。这种途径不能真正算是“并行MATLAB”解决方案而仅仅是一个用来接入一个门户启动并行应用程序的WEB浏览器，在Intel Hypercube和

MATLAB-parfor并行程序实例

III 卜 Startmatlabpool 等关键词在 Matlab R2016a 中不再支持，在左下角，有按钮可以直接启 动和关闭Parallel pool 。由于我的电脑是 4核，默认打开了 4个worker 。 Show fewer details F 面在启动 Parallel pool 后，比较parfor 和for 的计算效率。 程序代码： clear; N = 1e4; A = magic(N); B = ran d(N); S = zeros(N,N); tic; for i=1:N*N S(i) = sin (A(i))*cos(B(i)) + cos(A(i))*si n( B(i)); end t1 = toc; fprin tf('for:%.3fs\n',t1); S = zeros(N,N); tic; parfor i=1:N*N S(i) = sin (A(i))*cos(B(i)) + cos(A(i))*si n( B(i)); end t2 = toc; fprin tf('parfor:%.3fs\n',t2); 运行结果为: Parallel pool (4 workers^ on local has been running for dbout 3 min (since 上午^nd will shut dawn if s 廿II idle in 28 minuter. to 20 minuted (Shut

for:50.105s parfor:15.757s 可见，parfor 并行计算效率接近for 的1/4 ，这是由于各循环计算之间是相互独立的。