matlab parallel computing toolbox 使用

最新推荐文章于 2025-06-16 10:19:35 发布
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本文介绍如何在Linux环境下使用Matlab进行多线程和并行计算，包括查看CPU核心数量、配置并行计算环境、使用parfor替代for循环实现任务并行化，以及监控并行任务的运行状态。

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一：查看Linux系统里cpu核数及相关信息

lscpu

在这里插入图片描述
二：matlab里查看CPU核情况

feature('numcores')

在这里插入图片描述
三：获取当前最大的可使用线程数

N = maxNumCompThreads

四：使用多线程

if isempty(gcp('nocreate')) %如果之前没有开启parpool则启动
    parpool(maxNumCompThreads);  %设为最大可使用核数
end

%将matlab代码里的for循环中的for，改成parfor

五：matlab parallel 控制工具
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
设置可使用最大核数
在这里插入图片描述
monitor jobs:监控当前多线程的使用情况

参考
https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/80129-definitive-answer-for-hyperthreading-and-the-parallel-computing-toolbox-pct#answer_89842

https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/125161-hyperthreading-number-of-cores-parallel-computing-toolbox

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### 使用MATLAB Parallel Computing Toolbox进行并行计算 #### 创建并配置平行池 为了利用多核处理器或多台计算机来加速计算过程，可以创建一个parallel pool。默认情况下，该pool会自动启动，并根据本地资源管理器设置的工作线程数量。 ```matlab % 显示当前可用的集群配置文件列表 clusterProfiles = parallel.cluster.profile.list; % 启动指定数目工作节点的parallel pool parpool('local', 4); % 'local'表示使用本机作为集群环境，4代表使用的worker数量 ``` #### 利用`parfor`实现循环中的任务分配 当面对大量独立迭代的任务时，可以通过`parfor`语句将这些操作分发给不同的workers执行。需要注意的是，由于数据传输开销以及潜在的竞争条件等问题，在某些场景下可能并不会带来性能提升甚至降低效率[^2]。 ```matlab S = 0; n = 1e7; % 设定较大的数值以便体现效果 tic parfor i = 1:n S = S + sin(i); end toc disp(['Sum is ', num2str(S)]); ``` #### 数据分布与共享变量处理 对于大规模矩阵运算或者其他涉及大型数据集的操作来说，合理规划内存布局至关重要。通过分布式数组(`distributed`)或复合体(composites)，可以在多个进程中有效地分割和访问共同的数据结构而不必担心同步问题[^3]。 ```matlab spmd D = distributed.rand(1000, 1000); % 创建一个分布在各个worker上的随机矩阵 end ``` #### 函数化并行作业提交 除了即时运行外，还可以编写脚本来定义更复杂的流程并通过batch命令异步提交到后台队列中等待完成。这种方式特别适合长时间运行或者依赖外部资源的应用程序[^1]。 ```matlab job = batch(@myFunction, 1, {inputArg}); wait(job); results = fetchOutputs(job); delete(job); ```
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