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。
: l: J) c5 P' A2 P
+ W, {8 K3 c0 [& j1.  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。

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。
代码如下：
7 l% i8 E1 w* o- U（YT 是个cell结构，已知。
9 w, r' f* y% z1 E& o   A 为矩阵，已知。functionimage为图像处理操作，并非简单的运算）
matlabpool open 4
3 P7 D# ?! U, }/ |7 m6 xNum_C = 8;
X_hat = cell(Num_C,1);
tic;
for m=1:Num_C
' \0 N# g8 m9 A' |; x! B   [X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
. x. S3 R/ `& y% _end
%end
5 i: o! U3 m1 O+ N$ n5 {. @toc;

tic;
parfor m=1:Num_C
[X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
/ i* ]4 g; m7 Send
% Z9 e$ d% |+ w; R$ [; z+ ttoc;
matlabpool close
! Y1 p; W: Z1 G4 g& I% _
) F. p$ R, ^* pCPU是AMD的四核。
  N0 ~( q1 I: ~, J; \2 s

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

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。
& d2 d" b" R, @: h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。