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。
4 l  ?( s* ?3 l3 Z
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。
2 D0 q! ?) b) D
# W! p3 _' C$ U: M& w) R$ p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。
. @$ O/ C+ z" {: i+ e代码如下：
（YT 是个cell结构，已知。
; n0 t8 B* o( |- R$ R0 T   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;
X_hat = cell(Num_C,1);
% k) ]9 q" M" D9 b+ Ytic;
7 V; d3 {8 q  _! afor m=1:Num_C
8 d- g- n/ R/ K6 p& Z" x& E. Z   [X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
end
%end
# _. w' Y% }9 b* U; d  ?9 P& U& f+ otoc;

0 E5 e3 i: S2 s0 Ctic;
6 o  d' t  P/ {+ C- r8 dparfor m=1:Num_C
[X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
5 k! `. x" h  e/ xend
1 g6 O4 d$ m. c/ w. ?8 L' }( ~' W: dtoc;
7 a9 V. c* S& H4 ~matlabpool close
; ^8 H; Q$ T5 o7 R
CPU是AMD的四核。
  p* G8 E, S* G: U

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
8 w7 `- E/ l+ i

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。
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。