Matlab 并行计算学习初步（2）

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Matlab 并行计算学习初步（2）

2. Matlab并行计算初探

Matlab 并行计算工具箱，使用多核处理器，GPU和计算机集群，解决计算和数据密集型问题。高层次的结构并行for循环，特殊阵列类型和并行数值算法，让你在没有而CUDA或MPI编程基础的条件下并行MATLAB应用程序。您可以使用带有Simulink的工具箱并行运行一个模型的多个仿真。

该工具箱，通过在本地workers（MATLAB计算引擎）上执行应用程序，来使用多核台式机的全部处理能力。不用改变代码，就可以在计算机集群或网格计算服务（使用MATLAB分布式计算服务器™）上运行相同的应用程序。可以交互地或批处理地运行并行应用程序。

包含以下特性：

l 并行for循环 (paRFor)，可以在多个处理器上运行任务并行算法。

l 支持CUDA的NVIDIA GPU。

l 通过本地workers，充分利用台式机的多核处理器。

l 计算机集群和网格计算支持（通过MATLAB分布式计算服务）。

l 以交互方式和批量方式执行并行应用程序。

l 分布式阵列和SPMD（single-program-multiple-data），用于大型数据集的处理和数据并行算法。

本文仅介绍循环的并行，批处理和GPU并行计算。

2.1 并行池

2.1.1 开启和配置并行池

在使用parfor和spmd之前，首先要配置和开启并行计算池。parpool函数[1]提供并行池的配置和开启功能，其用法如下表 2‑1：

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Matlab 并行计算学习初步。