求教一个用parfor还是spmd的并行问题

elephant_

各位好，刚接触MATLAB并行一天，现在有个问题，不知道应该怎么做并行优化。

1.  有Num_C 个数据集，每个数据集都是行数相同但列数不同的矩阵。
2，分别对每个数据集做处理，调用同一个函数。
/ {8 z" C, }  B6 n4 P3 c) m) Y
问题：但是用paRFor的时间还不如直接用用for。(for耗时105s，parfor耗时118s)。感觉跟spmd模式比较像 但不太会用，不知道哪位大侠能发现问题，小女子先谢过。
: e4 a4 R: _+ A5 I% c/ n代码如下：
8 v/ i$ e' e: a- L8 [$ @( [（YT 是个cell结构，已知。
' H" e1 {7 {4 N2 p" G   A 为矩阵，已知。functionimage为图像处理操作，并非简单的运算）
matlabpool open 4
Num_C = 8;
7 r4 |3 b! b( t' ]- V- mX_hat = cell(Num_C,1);
tic;
for m=1:Num_C
   [X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
8 p$ g, [1 w/ @1 A* [end
%end
, o' j3 K/ r1 l9 wtoc;
* n3 f+ {; v- ]- ?
2 q; q4 a1 [- q/ ^0 t0 u" w" W( Ztic;
parfor m=1:Num_C
) K/ q( o( U: ?; K4 b% W4 h[X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
0 a2 Q& p3 ^3 o2 }8 X1 z& S" @end
4 \' Y* \; Y- w) `" Z# k9 Ztoc;
matlabpool close

- m' B8 ~/ m: e& g0 S% A; hCPU是AMD的四核。
, z* u" t+ l6 s8 [

purpose_857

Num_c在比较大的时候parfor的威力才能显现出来。 parfor是这样的，分别分几个m取不同值，在不同核里运行，当然核与核之间有信息交互的时间。 所以当循环次数较小时，信息交互的时间占了大头
/ i: G# P2 R; Z. _

unfaithful2021

看你不开并行105S开了118S，应该是开启worker花了较多时间，如果正常应用也只有100S左右的话真的不必非要用并行。
, m  v: v( ]" m1 ?" X我自己试过，光开启多个work那个matlabpool open就花费大概40S的时间，你可以试试先开worker，然后使用parfor命令单独测试仅仅并行计算而不带有开关worker命令所用时间，应该是挺短的。