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。

  R. V8 t2 w- E8 X8 \9 D) y1.  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。
0 M2 _9 x) X. h! p: S) b
! d/ i* Q$ T6 X. ]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。
4 u# r( R: E+ X/ n8 a代码如下：
1 p- P- W4 b- V# w7 ^（YT 是个cell结构，已知。
/ ?* r9 z- v4 @6 p- E: X   A 为矩阵，已知。functionimage为图像处理操作，并非简单的运算）
matlabpool open 4
& K) e, z  s4 f8 J5 o* uNum_C = 8;
X_hat = cell(Num_C,1);
8 Z4 a, n8 B- ?tic;
for m=1:Num_C
, B( S, G/ M' D% d9 g   [X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
+ E, G0 I- C% m" z, c0 vend
%end
toc;

tic;
parfor m=1:Num_C
[X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
& J2 ], x& x5 Z1 vend
+ Z$ E0 n7 N4 \( Q( K. Otoc;
matlabpool close

) g: s& u2 C. I. l- mCPU是AMD的四核。
  I' Z8 {. w: l: I) g1 M" r# v

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
" ?: j+ h. {8 G; K# o' w8 a; ^

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。
* S  |& {3 m+ b+ i" l& q% W6 Z: R9 N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。