Matlab 并行计算工具箱函数基本情况介绍 (2).docx

Matlab 并行计算工具箱是为了解决大数据分析和复杂计算需求而设计的，它允许用户利用多核处理器或分布式计算资源加速计算过程。工具箱通过Matlab分布式计算引擎（MDCE）支持单机多核并行以及跨多台计算机的集群并行运算。这种并行计算模式主要是主从结构，主要由一台主机（client）负责任务分解，并将任务分配给各个处理器，这些处理器协同工作但不直接通信。 Matlab 并行计算工具箱中包含的关键函数有： 1. `parfor`：这是并行版本的`for`循环，用于在并行计算环境中执行循环任务。它不支持嵌套，但可以在外部`parfor`循环内使用`for`循环。`parfor`的效率依赖于任务的可并行性，它可以显著减少计算时间，比如将原本需要40小时的串行计算缩短至4小时，当使用10个处理器时。 2. `matlabpool`：这个函数用于打开Matlab并行计算池，可以按照默认设置启动并行计算环境。用户可以通过指定参数自定义计算池大小。 3. `batch`：批处理函数，可在worker上运行MATLAB脚本或函数。例如，`batch('script.m')`将在默认配置的集群上运行`script.m`脚本。此外，`batch`函数还支持指定集群、函数、输入参数及控制作业行为的选项。 4. `distributed`：分布式数组功能允许利用计算池中所有worker的内存来存储和操作大型数组，这对于单机无法处理的大规模数据非常有用。 5. `gather`：此函数用于将分布式数组的数据收集到当前工作空间，方便进一步处理。例如，`x = gather(D)`将分布式数组`D`的所有数据合并到变量`x`中。 6. `spmd`：单程序多数据（SPMD）模式允许在同一程序下，不同worker同时执行不同的数据处理任务。`spmd`块中的代码会在每个worker上并行运行，使得数据并行处理成为可能。 7. `composite`：用于创建复合对象，特别是在`spmd`环境中，可以帮助管理在workers上运行的复杂数据结构和计算。 在并行计算中，`MPI（Message Passing Interface）`是一个关键的组件，它允许处理器间进行交互式通信，这对于分布式控制系统非常重要。与单纯并行计算相比，分布式计算扩展了交互能力，不仅仅局限于主从结构的通信，而是支持多处理器之间的实时数据交换。 通过合理利用这些工具箱中的函数，开发者可以有效利用硬件资源，提高计算效率，解决大规模问题。例如，在图像处理、信号处理、数值模拟等计算密集型领域，Matlab并行计算工具箱能发挥重要作用。不过，需要注意的是，为了最大化并行性能，需要对算法进行优化，确保任务的可并行性，并适当调整计算池大小以平衡负载。