Matlab多核运算(一)

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。

首先，LZ要搞清楚自己的电脑是几个核的。如果不是多核的，那就没有办法进行多核运算了。现在大多数电脑是双核的，也有一些高级一些的是四核。

如果是双核的，进行多核运算前，写上代码：

matlabpool local 2;

四核的话写上代码：

matlabpool local 4;

依此类推。

多核运算完以后，要记得关闭多核运算。写上代码：

matlabpool close;

要记住使用matlabpool和parfor缺一不可。开启了matlabpool，还是用for做循环的话，是无法回快速度的。

我没有让你把所有的for循环都改成parfor循环.我的意思是多核运算只能加速parfor的部分.

原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30101bhpb.html