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本文讲一下matlab中的并行方法与技巧,这里我们不涉及GPU加速,主要考虑for循环并行和数据并行。分为以下几个板块:
1. 怎么并行?
2. parfor vs. SPMD
3. 注意事项及经验总结
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1. Request a number of workers;(指定核心数)
2. Issue the normal command to run the program. The client program will call on the workers as needed;
3. Release the workers;(释放核心)
具体到代码:
具体实现parallel program呢,主要是通过parfor(parallel for)和SPMD(single program, multiple data)完成的。
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parfor只用于matlab并行循环。当你需要简单计算的多次循环迭代时,例如蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟,parfor循环就很有用。parfor将循环迭代分组,那么每个worker执行迭代的一部分。当迭代耗时很长的时候parfor循环也是有用的,因为workers可以同时执行迭代。
注意当循环中有迭代依赖其他迭代的结果时不应该使用parfor循环。每个迭代都必须不依赖其他迭代,若依赖其他迭代,则显示警告“发现循环对话interactive session”。由于parfor循环内有通信消耗,当只有小数量的简单计算时使用parfor可能得不到什么好处。
Spmd中的“Single program”方面指的是同一段代码运行在不同的多个lab上。你在一个Matlab客户端上运行一个程序,被标志为spmd模块的其他部分运行在其他lab上。当这些块运行完毕后,你的程序继续在客户端运行。 “Multiple data”方面指的是虽然spmd语句在所有的lab上运行相同的代码,但每一个lab可以有不同的,独有的数据。所以多数据集可以在多个lab上同时被容纳。一下是我总结的SPMD使用的两个场景:
The "single program" aspect of spmd means that the identical code runs on multiple labs. 就是说同一段程序应用于不同的样本(数据),所以一般针对随机抽样的并行,如
另外,SPMD也可以用于可替代parfor的块并行,在不同lab(worker)上对相同或不同的数据执行不同的并行操作,说起来有些拗口,具体看一下例子就明白了,下面我写的example3,4分别针对在不同lab上对相同数据和不同数据执行不同操作。它们都可以用parfor代替,对吧,这里我就不写了,相信大家的能力。。
spmd中每个lab返回值以composite存储,如上面[code]example 1中的f就是以composite的形式展现。f{i}为第i个lab的返回值。最开始我们也可以创建Composite对象并进行初始化赋值。
>> f = Composite(2);
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注意事项:
1. parfor中慎用(最好勿用)eval幅值。
一个程序并行时要共享内存,而eval语句可能使程序进入错误的workspace,因此不要用eval,改用不同index赋值。
2. parfor循环不能很好利用所有处理器怎么办?
是这样,
3. parfor,spmd不可以相互或者自身嵌套。
4. parfor使用有很多约束,比如for循环内的表达式需要显式表达(透明性),不依赖前项。如
parfor i = 3:10
f(i) = f(i-1)+f(i-2);
end
是不行滴。。
欢迎留言其他并行技巧和方法,谢谢!
Reference:
1. MATLAB官网——Parallel Computing Toolbox
2. 详细讲解并行用法(貌似阿拉伯人写的……o(╯□╰)o)
3. 详细并行代码
4. 多核计算平台中MATLAB并行计算(唯一可看)
5. Parallel Computing Toolbox User's Guide