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更简单的带有持久线程池的MEX多线程

1.1.2版本(12.9 KB)由 oreoman
通过更容易地添加对多线程的支持和消除多线程开销，进一步加快您的MEX文件的速度。金宝app
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更新2021年7月5日

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真不敢相信这真的有用。
对于不能向量化的较小问题，在MEX文件中正确设置多线程可以产生足够的开销，单线程解决方案通常更快。使用线程池可以消除这种开销。池只创建一次，然后可以在对MEX函数的多次调用中重用。然后通过在命令行中输入'clear all'或'clear mex'(或关闭MATLAB)来关闭线程池并从内存中清除。
根据问题的不同，您可能会看到高达'maxNumCompThreads'的加速，尽管这不太可能。在我非常基本的测试中，我看到在一个小问题的多次迭代中加速了~2倍(使用4个线程)。对于我为实际问题创建的这个插件，我看到与标准MEX多线程相比，它的速度提高了约60%，总共节省了几天的模拟时间。
此外，向MEX文件添加多线程现在要容易得多，因为您只需要学习如何使用一个函数AddThreadPoolJob。然后，您只需要记住使用SynchronizeThreads关闭MEX文件，这样就不会出现可怕的竞态条件。
请参阅包含的madd_threadpool.c示例，并与使用常规多线程的mad .c进行比较，以找出发生了什么。在threadpool.h中还有更多的文档。要查看单线程与多线程、线程池代码与向量化代码的比较，请编译并查看threadpool_timings.m。
注意:适当向量化的MATLAB代码总是比这更快。只有当你不能向量化你的代码时才使用这个东西，但它仍然有助于直接的并行化，例如在多维度上积分递归关系。

引用作为

oreoman(2023)。更简单的带有持久线程池的MEX多线程GitHub (https://github.com/michael-nix/MATLAB-MEX-Threadpool)。检索．

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1.1.2

简单修复了madd_threadpool.c中的错误
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添加了一些帮助函数，使我的工作更轻松，并可以在多个MEX文件中使用相同的线程池。因为我太懒，所以没有适当的记录。
1.0.0

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