并行开销。在调用开销parfor而不是为。如果函数评估快速,这可能成为明显的开销。特别是,并行解决问题可以低于连续解决问题。

没有嵌套parfor循环。这是描述的嵌套并行功能。parfor不能并行工作,从另一个parfor循环。如果你设定你的目标或约束函数利用并行处理,没有嵌套的限制parfor循环可能导致解算器运行比你想象的更慢。特别是,并行计算差分优先,因为这是一个外循环。这将导致任何并行代码在目标或约束函数连续执行。

当串行执行,parfor循环运行慢为循环。因此,为了获得最佳性能,确保只有你最外层并行循环调用parfor。例如,假设您的代码调用fmincon在一个parfor循环。最佳性能在这种情况下,设置fminconUseParallel选项假。

传递参数。机器参数自动传递给工人在并行计算的执行。如果有大量的参数,或者他们需要大量的内存,通过他们可能会减缓你的执行计算。

争用资源:网络和计算。如果工人的机器的网络带宽较低或高延时,计算可能会放缓。

持续或全局变量。如果你的目标或约束函数使用持久或全局变量,这些变量可能需要不同的值在不同的工人处理器。此外,他们可能无法正确清理工人处理器。连接器可以抛出错误,如尺寸不匹配。

访问外部文件。外部文件可能在并行计算以不可预知的方式访问。计算的顺序是不能保证在并行处理,所以外部文件可能在不可预知的访问顺序,导致不可预知的结果。

访问外部文件。如果两个或多个处理器同时试图读取外部文件,该文件可能会锁定,导致读取错误,停止执行优化。

如果你的目标函数调用模型金宝app^®与并行梯度估计结果可能是不可靠的。

Noncomputational功能,例如输入,情节,键盘表现很差,可能在目标或约束功能。当被称为parfor循环,这些函数是在工人的机器上执行。这可能会导致一个工人成为停止响应,因为它是等待输入。

parfor不允许打破或返回语句。