Matlab 并行计算工具箱函数基本情况介绍.docx

Matlab 并行计算工具箱是 Matlab 针对大规模数据分析和高性能计算提供的一种解决方案。这个工具箱允许用户利用多核处理器或者分布式计算资源来加速计算密集型任务，显著提高计算效率。以下是工具箱中的一些关键函数及其功能的详细解释： 1. **Parfor (FOR 循环的并行计算)**： `parfor` 是并行版的 `for` 循环，它将循环体内的计算任务分配到并行计算池中的各个 worker 上，从而实现并行执行。与传统的 `for` 循环不同，`parfor` 不支持嵌套，但可以在外部的 `parfor` 循环内部使用 `for` 循环。 2. **matlabpool**： 该函数用于打开并行计算池，为 `parfor` 等并行计算功能提供环境。默认情况下，它会按照预设的配置启动计算池。 3. **batch**： 批处理函数，可以在 worker 上运行 Matlab 脚本或函数。例如，`batch('script.m')` 将在默认配置的计算集群上执行 `script.m` 文件。`batch` 函数还可以接受参数，如指定计算资源、函数句柄、输入参数等，以控制批处理作业的行为。 4. **distributed**： 分布式数组允许在计算池的所有 worker 中分布式存储和处理大型数据集，解决了单台机器内存不足的问题。通过分布式数组，用户可以创建和操作超出单机内存限制的大数组。 5. **gather**： 该函数用于将分布式数组的数据收集回当前的工作空间，使得数据可以被集中处理或进一步分析。例如，`x = gather(D)` 将分布式数组 `D` 的所有数据聚合到变量 `x` 中。 6. **spmd (Single Program Multiple Data)**： spmd 结构用于编写同步的并行代码，即在多个 worker 上同时执行相同的代码块，每个 worker 处理不同的数据。`spmd` 代码块通常用 `spmd` 和 `end` 包围，确保所有 worker 执行相同的操作，但处理的数据不同。 7. **composite**： 用于创建复合对象，特别是在使用 `spmd` 时，允许在 workers 上运行的代码创建和管理分布式数据结构。 除了这些主要函数，Matlab 并行计算工具箱还提供了其他功能，如 GPU 计算支持，使得用户可以利用图形处理器的强大计算能力来加速计算。此外，还有用于管理和监控并行计算任务的高级功能，如并行矩阵运算、并行优化算法、并行数据流处理等。 Matlab 并行计算工具箱通过提供丰富的并行计算函数和结构，使得科研人员和工程师能够充分利用现代计算机硬件的多核和分布式计算能力，有效提升数值计算、仿真和数据分析的效率。通过熟练掌握这些工具，用户可以解决那些传统串行计算难以应对的复杂问题，节省大量的计算时间。