在MATLAB中简单的并行执行

Question

我已经想出了一些加速我的MATLAB代码的很棒的方法：vectorizing，arrayfun，基本上只是摆脱for循环（不使用parfor）。我想把它带到下一步。

假设我有2个函数调用是计算密集型的。

x = fun(a); 
y = fun(b); 

他们是完全独立的，我想在并行而不是串行运行它们。我没有并行处理工具箱。任何帮助表示赞赏。

感谢

Answer 1

如果我很乐观，我认为你问“我怎么能简单地做并行处理在Matlab”。在这种情况下，答案可能是：

并行处理最容易通过parallel computing toolbox完成。这使您可以访问诸如parfor之类的内容。

我想你可以这样做：

parfor t = 1:2 
    if t == 1, x = fun(a); end 
    if t == 2, y = fun(b); end 
end 

当然也有other ways，但应该是最简单的。

Answer 2

MATLAB解释器是单线程的，因此跨MATLAB函数实现并行性的唯一方法是运行MATLAB的多个实例。并行计算工具箱为您完成这一任务，并以PARFOR/SPMD/PARFEVAL等形式为您提供方便的界面。您可以手动运行多个MATLAB实例，但您可能需要做相当一部分工作来组织工作你想要完成。

Answer 3

通常的例子涉及parfor，这可能是从MATLAB的并行计算工具箱（PCT）中获得并行性的最简单方法。 parfeval功能非常简单，如this other post所示。 PCT较少讨论的功能是jobs和tasks的系统，对于两个完全独立的函数调用的简单情况，这可能是最合适的解决方案。扰流板：batch命令可以帮助简化简单作业的创建（请参阅本文的底部）。

不幸的是，它并不像实施那样简单;为了完整起见，这里有一个例子：

% Build a cluster from the default profile 
c = parcluster(); 

% Create an independent job object 
j = createJob(c); 

% Use cells to pass inputs to the tasks 
taskdataA = {field1varA,...}; 
taskdataB = {field1varB,...}; 

% Create the task with 2 outputs 
nTaskOutputs = 2; 
t = createTask(j, @myCoarseFunction, nTaskOutputs, {taskdataA, taskdataB}); 

% Start the job and wait for it to finish the tasks 
submit(j); wait(j); 

% Get the ouptuts from each task 
taskoutput = get(t,'OutputArguments'); 

delete(j); % do not forget to remove the job or your APPDATA folder will fill up! 

% Get the outputs 
out1A = taskoutput{1}{1}; 
out1B = taskoutput{2}{1}; 

out2A = taskoutput{1}{2}; 
out2B = taskoutput{2}{2}; 

这里的关键是给createTask作为任务对象创建评估功能的功能myCoarseFunction。这可以是你的fun或者一个包装器，如果你有复杂的输入/输出可能需要一个结构容器。

注意，对于单个任务，上面创建作业和任务，然后用submit开始他们的整个工作流程可以简化了batch如下：

c = parcluster(); 
jobA = batch(c, @myCoarseFunction, 1, taskdataA,... 
    'Pool', c.NumWorkers/2 - 1, 'CaptureDiary', true); 

另外，请记住，与matlabpool（现在称为parpool）一样，使用parcluster需要时间来启动将执行作业的MATLAB.exe进程。