matlab 2014ra怎么利用多个电脑计算
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解决时间 2021-02-02 01:44
- 提问者网友:萌卜娃娃
- 2021-02-01 10:48
matlab 2014ra怎么利用多个电脑计算
最佳答案
- 五星知识达人网友:行路难
- 2021-02-01 10:59
Matlab并行运算
目前,新购置的电脑大部分都是多核的了,使用Matlab进行大量计算时如何有效利用多核呢?Matlab目前版本已经比较好的支持多核并行运算了。是用的Matlab版本是R2007b。电脑是双核的。
先简单试试:
>> matlabpool local 2
Submitted parallel job to the scheduler, waiting for it to start.
Connected to a matlabpool session with 2 labs.
显示正在进行多核配置,然后,提示连接到2个“实验室”(labs)。我这也理解的:本地虚拟出2台可以运行matlab的工作站,这样用分布式计算工具箱可以进行并行计算(matlabpool这个命令好像是在并行计算工具箱里的)。
>> testParallel
Elapsed time is 7.750534 seconds.
这里运行testParallel函数,已经开辟了2个labs,为了进行多核并行运算,testParallel中,要用parfor代替原来的for循环。
在运行这个时,观察windows任务管理器,可以发现一共有3个MATLAB.exe进程。其中一个占内存较多的,应该是主控的,他基本不干活,只负责分配,进行计算时他的cpu占用率只有1~2%,剩下两个进程专门用来计算的,跑起来各占cpu 49%左右。看上去还是每个matlab进程单核运算,但是一下开2个进程,所以能把cpu用满。当运行完testParallel后,三个进程的cpu都立刻降为1%左右了。
>> matlabpool close
Sending a stop signal to all the labs...
Waiting for parallel job to finish...
Performing parallel job cleanup...
Done.
当要关闭开辟的2个labs时,使用matlabpool close关闭即可。
代码及使用时间对比如下表:
function testParallel
%非并行
% matlabpool local 2
tic
total=10^5;
for (i=1:total)
ss(i)=inSum;
end
plot(ss);
toc
% matlabpool close
function [s]=inSum
x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
s=sum(x);
function testParallel
%并行
matlabpool local 2
tic
total=10^5;
parfor (i=1:total)
ss(i)=inSum;
end
plot(ss);
toc
matlabpool close
function [s]=inSum
x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
s=sum(x);
Elapsed time is 70.471469 seconds.Elapsed time is 7.750534 seconds.
70.471469/7.750534 = 9.0925,并行与否的时间比竟然是9倍,足以表明,在Matlab中使用多核并行运算给我们带来很多好处。
目前,新购置的电脑大部分都是多核的了,使用Matlab进行大量计算时如何有效利用多核呢?Matlab目前版本已经比较好的支持多核并行运算了。是用的Matlab版本是R2007b。电脑是双核的。
先简单试试:
>> matlabpool local 2
Submitted parallel job to the scheduler, waiting for it to start.
Connected to a matlabpool session with 2 labs.
显示正在进行多核配置,然后,提示连接到2个“实验室”(labs)。我这也理解的:本地虚拟出2台可以运行matlab的工作站,这样用分布式计算工具箱可以进行并行计算(matlabpool这个命令好像是在并行计算工具箱里的)。
>> testParallel
Elapsed time is 7.750534 seconds.
这里运行testParallel函数,已经开辟了2个labs,为了进行多核并行运算,testParallel中,要用parfor代替原来的for循环。
在运行这个时,观察windows任务管理器,可以发现一共有3个MATLAB.exe进程。其中一个占内存较多的,应该是主控的,他基本不干活,只负责分配,进行计算时他的cpu占用率只有1~2%,剩下两个进程专门用来计算的,跑起来各占cpu 49%左右。看上去还是每个matlab进程单核运算,但是一下开2个进程,所以能把cpu用满。当运行完testParallel后,三个进程的cpu都立刻降为1%左右了。
>> matlabpool close
Sending a stop signal to all the labs...
Waiting for parallel job to finish...
Performing parallel job cleanup...
Done.
当要关闭开辟的2个labs时,使用matlabpool close关闭即可。
代码及使用时间对比如下表:
function testParallel
%非并行
% matlabpool local 2
tic
total=10^5;
for (i=1:total)
ss(i)=inSum;
end
plot(ss);
toc
% matlabpool close
function [s]=inSum
x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
s=sum(x);
function testParallel
%并行
matlabpool local 2
tic
total=10^5;
parfor (i=1:total)
ss(i)=inSum;
end
plot(ss);
toc
matlabpool close
function [s]=inSum
x=abs(round(normrnd(50,40,1,1000)));
s=sum(x);
Elapsed time is 70.471469 seconds.Elapsed time is 7.750534 seconds.
70.471469/7.750534 = 9.0925,并行与否的时间比竟然是9倍,足以表明,在Matlab中使用多核并行运算给我们带来很多好处。
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