补助关节

サポート关节ClientFasterThanPool.は那クライアント上の計算が並列プール上より速いかどうかをチェックします。この関数は、入力として関数ハンドルFCN.と入力引数の変数番号 (In1，In2，...）を受け入れます。ClientFasterThanPool.は那クライアントとアクティブな並列プールの両方でFCN（In1，In2，...）たとえば実行し。たとえば，兰特（500）をテストする場合、関数ハンドルは次の形式でなければなりません。

fcn = @（n）rand（n）;

次に，ClientFasterThanPool（FCN，500）を使用します。

Function[结果，t_multi，t_single] = clientfasterthanpool（fcn，numout，varargin）％preallocate用于输出的单元格数组输出=单元格（NUMOUT）;％ 客户t为了我= 1：200如果numout == 0 fcn（varargin {：}）;别的[输出{1：numout}] = fcn（varargin {：}）;结尾结尾t_multi = toc;% Parallel poolvararginC = parallel.pool.Constant(varargin); ticpar我= 1：200％preallocate用于输出的单元格数组输出=单元格（NUMOUT）;如果numout == 0 fcn（vararginc.value {：}）;别的[outputs{1:numout}] = fcn(vararginC.Value{:});结尾结尾t_single = toc;％如果Multhreading更快，则返回true结果= t_single> t_multi;结尾

乱数行列の計算

parループ、Parfeval.那およびSPMD.の生用によって数行列生成できる速さをます调べますます。N.的）と行列のサイズ (M.行M.列の行列) を設定します。試行数を増やすと後の解析で使用する統計値が向上しますが、計算自体には影響しません。

m =1000;n =20.;

次に，parループを使使て，各ワーカーでrand(m)を1回実行します。N.回の试行について，それぞれの时间を测定します。

parfortime =零（n，1）;为了我= 1：n tic;垫=细胞（1，p.numworkers）;parn = 1：p.numworkers mats {n} = rand（m）;结尾parfortime（i）= toc;结尾

次に，Parfeval.を使用して，各ワーカーでrand(m)を1回実行します。N.回の试行について，それぞれの时间を测定します。

parfevaltime = zeros（n，1）;为了我= 1：n tic;f（1：p.numworkers）=并行.Fevalfuture;为了n = 1：p.numworkers f（n）= parfeval（@ rand，1，m）;结尾mats = fetchOutputs（f，“统一输出”那False)'; parfevalTime(i) = toc; clearF结尾

最后に，SPMD.をを使し，各ラボでrand(m)を1回実行しラボ，およびSPMD.をを使ってラボラボでコマンドを実するするについてについてについてについてについてについてについてについてについてについてについて复数のデータセットで単一觉を参照してください。N.回の试行について，それぞれの时间を测定します。

spmdtime = zeros（n，1）;为了我= 1：n tic;SPMD.e = rand(m);结尾eigenvals = {e {：}};spmdtime（i）= toc;结尾

rmoutliers.，boxplotを使用して時間を比較します。

% Hide outliersboxData = rmoutliers([parforTime parfevalTime spmdTime]);% Plot databoxplot（boxdata，'labels'那{“议定书”那'Parfeval'那'spmd'}，'Symbol'那''的）ylabel('Time (seconds)'的）title('Make n random matrices (m by m)'的）

通讯，SPMD.にに必要な评価评価あたりのヘッドヘッド，parやParfeval.より长くなります。このこの，この例では，parループまたはParfeval.をを用する方向が效率的です。

乱数行列和の

次に，乱数行列の和を計算します。これを行うには、parループでリダクション変数を，Parfeval.で計算後の和を、またはSPMD.でgplusここ使使ます。ここここで，试行数（N.的）と行列のサイズ (M.行M.列の行列) を設定します。

m =1000;n =20.;

次に，parループを使使て，各ワーカーでrand(m)を 1 回実行します。リダクション変数を使用して和を計算します。N.回の试行について，それぞれの时间を测定します。

parfortime =零（n，1）;为了我= 1：n tic;结果= 0;parn = 1：p.numworkers结果=结果+ rand（m）;结尾parfortime（i）= toc;结尾

次に，Parfeval.を使用して，各ワーカーでrand(m)を1回実行します。すべての行列fetchOutputs.をを用してから，和を使用します。N.回の试行について，それぞれの时间を测定します。

parfevaltime = zeros（n，1）;为了我= 1：n tic;f（1：p.numworkers）=并行.Fevalfuture;为了n = 1：p.numworkers f（n）= parfeval（@ rand，1，m）;结尾result = sum(fetchOutputs(f)); parfevalTime(i) = toc; clearF结尾

最后に，SPMD.をを使し，各ラボでrand(m)を1回実行します。gplusをを使し，すべての行列を计ししをを最初のラボにのみのみするににはにににははにににtargetlab.を1に设定します。N.回の试行について，それぞれの时间を测定します。

spmdtime = zeros（n，1）;为了我= 1：n tic;SPMD.r = gplus（兰特（m），1）;结尾结果= r {1};spmdtime（i）= toc;结尾

rmoutliers.，boxplotを使用して時間を比較します。

% Hide outliersboxData = rmoutliers([parforTime parfevalTime spmdTime]);% Plot databoxplot（boxdata，'labels'那{“议定书”那'Parfeval'那'spmd'}，'Symbol'那''的）ylabel('Time (seconds)'的）title('Sum of n random matrices (m by m)'的）

この計算の場合、SPMD.はparループやParfeval.より大厦に速くなります。parループループリダクションリダクション数ををとと，parループの各反復の結果がすべてのワーカーにブロードキャストされます。一方、SPMD.はgplusををリダクション演算を実実ためためためなオーバーヘッドがよりなりなりなりなりなりなりなりなりなりなりなりなりなりリダクションなりなりなりなりなりなりなりリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションますリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションはヘッドリダクションリダクションリダクションリダクションヘッドリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクションリダクション计算计算计算计算ますヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドヘッドSPMD.で $$\mathrm{O.}（{\mathrm{N.}}^2的）$$那parで $$\mathrm{O.}（\mathrm{M.}{\mathrm{N.}}^2的）$$です。