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。
  k$ u; e; s2 O# }7 ]
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。
0 Z$ s  a) v0 C! x4 q2，分别对每个数据集做处理，调用同一个函数。
, a& D- E# W/ _' i6 v4 O- @/ Y8 v
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。
0 F' C' p. K* q* ~代码如下：
3 ?( K+ P( }1 {) ^" F（YT 是个cell结构，已知。
   A 为矩阵，已知。functionimage为图像处理操作，并非简单的运算）
, Z$ f/ u0 }& p4 E; ]& O1 {' vmatlabpool open 4
' A! V! r8 u6 e; e8 b7 Q0 TNum_C = 8;
X_hat = cell(Num_C,1);
tic;
for m=1:Num_C
   [X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
end
& v/ j9 G$ z+ E5 |. r9 i" i& y%end
toc;
3 a1 ?  F; C5 B& U, \3 D
tic;
, v6 S9 c1 S/ P3 X+ u( a3 a# Vparfor m=1:Num_C
: ?5 C8 T2 l9 ]% A% |3 z; c+ ~[X_hat{m}] = functionimage(A,YT{m},0.05,1e-2,200);
end
toc;
matlabpool close

: a6 C8 b: n8 T3 u4 F4 XCPU是AMD的四核。

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
. c" n( w6 M) N& F' 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。
! O$ C8 q: Z& g' B9 [; \% P$ z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。