MATLAB parfor简介

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已于 2023-04-10 19:32:51 修改

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分类专栏： MATLAB编程文章标签： matlab 开发语言

于 2023-04-10 11:36:13 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/about587/article/details/130055276

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文章介绍了MATLAB中的parfor循环用于并行计算的场景，适合长时间循环迭代和矢量化计算。当循环迭代相互独立时，parfor能提升效率，但高并行开销或短迭代时可能适得其反。示例展示了低并行开销时的性能提升和高并行开销时的效率下降。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MATLAB parfor循环简介

如果有以下情况，考虑采用parfor循环：

如果有以下情况，parfor循环可能没有用：

以矢量化输出的for循环。一般来说，如果想让代码运行得更快，首先尝试对其进行矢量化，矢量化代码能够受益于许多底层MATLAB库的多线程特性所提供的内置并行性。但是，如果有矢量化代码并且只能访问本地的worker，那么 parfor-loops 可能比 for-loops 运行得慢。
只需要很短执行时间的循环迭代。在这种情况下，并行开销主导了计算。

当循环中的迭代取决于其他迭代的结果时，不能使用parfor-loop 。每次迭代都必须独立于所有其他迭代。

该示例计算了矩阵的谱半径，并将一个for循环转换为parfor循环。了解如何测量由此带来的加速，以及并行池中的worker有多少数据量传入传出。

tic
n = 200;
A = 500;
a = zeros(n);
for i = 1:n
    a(i) = max(abs(eig(rand(A))));
end
toc

以上for循环经历了31.935373秒

tic
ticBytes(gcp);
n = 200;
A = 500;
a = zeros(n);
parfor i = 1:n
    a(i) = max(abs(eig(rand(A))));
end
tocBytes(gcp)
toc

以上parfor循环经历了10.760068秒

当前示例的并行开销较低，并且受益于parfor-loop的转换。

此示例编写一个循环来创建一个简单的正弦波。此循环没有很多迭代，执行时间不长，执行速度的提高不显著。此示例具有高并行开销，并且无法从转换为parfor-loop 中获益。

tic
n = 1024;
A = zeros(n);
for i = 1:n
    A(i,:) = (1:n) .* sin(i*2*pi/1024);
end
toc

以上for循环经历了0.012501秒

tic
ticBytes(gcp);
n = 1024;
A = zeros(n);
parfor (i = 1:n)
    A(i,:) = (1:n) .* sin(i*2*pi/1024);
end
tocBytes(gcp)
toc

以上parfor循环经历了0.743855秒

注意到串行loop的运行时间比四个worker的并行loop运行时间要小得多，原因是数据的传输比前面的例子要多得多