决定何时使用parfor

决定何时使用`议案`

Parlab中的循环

一种议案在MATLAB循环^®并行执行循环体中的一系列语句。MATLAB客户端发出议案命令并与MATLAB的工作人员协调，在a的工作人员上并行地执行循环迭代平行池．客户端发送必要的数据议案运营到工人，其中大部分计算都是在执行的地方。结果将被发送回客户端并组装。

一种议案-Loop可以提供比其类似的更好的性能为了-loop，因为几个MATLAB工作人员可以在同一个循环上同时计算。

每次执行身体议案-loop是一个迭代．Matlab Workers在没有特定的秩序中评估迭代，彼此独立。由于每个迭代是独立的，因此无法保证迭代以任何方式同步，也不需要这一点。如果工人数量等于循环迭代的数量，则每个工作人员执行循环的一次迭代。如果有更多的迭代，一些工人执行多于一个循环迭代;在这种情况下，工作人员可以一次接收多个迭代以减少通信时间。

一种议案- 如果你有慢速，它可能很有用为了循环。考虑议案如果你有:

一些循环迭代需要很长时间来执行。在这种情况下，工作人员可以同时执行长迭代。确保迭代的数量超过工作人员的数量。否则，您将不会使用所有可用的worker。
许多循环迭代的简单计算，例如蒙特卡罗模拟或参数扫描。议案将循环迭代划分为组，以便每个工作人员执行总迭代数的一部分。

一种议案- 如果您有：

向外向量化的代码为了循环。通常，如果您想让代码运行得更快，首先尝试向量化它。有关如何做到这一点的详细信息，请参见向量化．向量化代码使您能够从许多底层MATLAB库的多线程特性所提供的内置并行性中获益。但是，如果您有向量化的代码，并且您只能访问当地的工人,然后议案-loops可能运行得比为了循环。不要划分代码以允许议案；一般来说，这个解决方案不能很好地工作。
执行时间较短的循环迭代。在这种情况下，并行开销将主导您的计算。

你不能用议案- 循环中的迭代取决于其他迭代的结果时。每次迭代都必须独立于所有其他迭代。有关帮助处理独立循环，请参阅确保Paret-Loop迭代是独立的．该规则的例外是在循环中使用减少变量．

在决定何时使用时议案，考虑并行开销。并行开销包括通信，协调和数据传输 - 发送和接收数据所需的时间 - 从客户到工人和后退。如果迭代评估快速，则此开销可能是总时间的重要部分。考虑两种不同类型的循环迭代：

为了使用计算要求很高的任务进行循环。这些循环通常是转换为议案-loop，因为计算所需的时间占了数据传输所需的时间。
为了循环一个简单的计算任务。这些循环通常不会从转换为议案- 因此，与计算所需的数据传输所需的时间与计算所需的时间有效。

的例子`议案`低并行开销

在此示例中，您可以从一个计算所需的苛刻的任务开始为了循环。这为了- leops很慢，你加快计算使用议案循环。议案分割执行为了- 在并行池中的工人上迭代。

该示例计算矩阵的频谱半径并转换a为了循环到一个议案循环。了解如何度量由此产生的加速，以及有多少数据被传输到并行池中的工作人员或从工作人员那里。

在MATLAB编辑器中，输入以下内容为了循环。添加Tic.和toc测量计算时间。
```
Tic n = 200;a = 500;a =零（n）;为了i = 1:n a(i) = max(abs(eig(rand(a))));结尾toc
```
运行脚本，并注意经过的时间。
```
运行时间为31.935373秒。
```
在脚本中，更换为了- 与A.议案循环。添加ticBytes和tocbytes.要测量并行池中从工人转移多少数据。
```
抽搐ticBytes (gcp);n = 200;a = 500;a =零（n）;议案i = 1:n a(i) = max(abs(eig(rand(a))));结尾tocBytes toc (gcp)
```
在四个工人上运行新脚本，然后再次运行它。请注意，第一个运行比第二次运行慢，因为并行池需要一些时间才能启动并使工人可用的代码。注意第二次运行的数据传输和经过的时间。
默认情况下，Matlab会自动打开本地计算机上的并行工人池。
```
使用“local”配置文件启动并行池(parpool)…连接到4个工人. ...bytesenttoworkers BytesReceivedFromWorkers __________________ ________________________ 1 15340 7024 2 13328 5712 3 13328 5704 4 13328 5728 Total 55324 24168 Elapsed time is 10.760068 seconds。
```
这议案运行四个工人大约比相应的三倍快为了循环计算。这个速度比理想的四倍的速度要小。这是由于并行开销造成的，包括将数据从客户机传输到工作人员和返回所需的时间。使用ticBytes和tocbytes.结果来检查传输的数据量。假设数据传输所需的时间与数据的大小成正比。这种近似允许您得到数据传输所需时间的指示，并将您的并行开销与其他并行开销进行比较议案循环迭代。在本例中，与下一个示例相比，数据传输和并行开销较小。

当前示例的开销低并从转换成a的福利议案循环。将此示例与下一个示例中的简单循环迭代进行比较，请参阅具有高并行开销的parfor示例．

另一个例子议案- 使用计算要求苛刻的任务，请参阅嵌套parfor和for循环以及其他parfor需求

的例子`议案`高平行的开销

在此示例中，您写入循环以创建一个简单的正弦波。更换为了- 与A.议案循环并不是加快计算速度。这个循环没有很多迭代，执行时间也不长，您也不会注意到执行速度的提高。这个示例具有很高的并行开销，并且不能从转换为议案循环。

写一个循环来产生正弦波。使用Tic.和toc测量经过的时间。

Tic n = 1024;一个= 0 (n);为了i = 1:n A(i，:) = (1:n) .* sin(i*2*pi/1024);结尾toc

运行时间为0.012501秒。

更换为了- 与A.议案循环。添加ticBytes和tocbytes.要测量并行池中从工人转移多少数据。

抽搐ticBytes (gcp);n = 1024;一个= 0 (n);议案(i = 1:n) A(i，:) = (1:n) .* sin(i*2*pi/1024);结尾tocBytes toc (gcp)

在四个工作人员上运行脚本并再次运行代码。请注意，第一个运行比第二次运行慢，因为并行池需要一些时间才能启动并使工人可用的代码。注意第二次运行的数据传输和经过的时间。
```
BytessentToworks BytesreceivedFromWorkers ________________________________________113176 2.0615E + 06 2 15188 2.0874C + 06 3 13176 2.4056C 2.4056C + 06 4 13176 1.8567E + 06总共54716 8.4112E + 06经过的时间为0.743855秒。
```
注意，串行的运行时间要小得多为了-loop比for议案- 在四名工人身上。在这种情况下，您不会受益转动您的为了循环到一个议案循环。原因是数据的传输比前面的例子要大得多，请看具有低平行开销的Parcol的示例．在当前的示例中，并行开销支配了计算时间。因此，正弦波迭代并不能从转换成a中获益议案循环。