MATLAB中的并行编程答案

【问题标题】：parallel programming in MATLABMATLAB中的并行编程
【发布时间】：2017-05-19 04:28:36
【问题描述】：

我有一个运行缓慢的 MATLAB 函数，并且我确定了两行计算密集型代码。我还发现这两行代码互不依赖，可以并行化。我想知道并行化这两行代码的最佳方法是什么，比如说我的代码是这样的：

function [y,x] = test1(a)
    y = exp(a);
    x = sin(a);
end

假设a是一个大矩阵，那么如何并行计算y和x。 Parfor 是一种方法，例如：

parfor i = 1:2
    if i == 1
        y = exp(a);
    else
        x = sin(a);
    end
end

我觉得这种方式太天真了，想知道有没有其他方法可以解决这个问题。

【问题讨论】：

标签： matlab parallel-processing parfor

【解决方案1】：

如果您不想使用 parfor，您可以为要在单个 worker 上执行的每个函数创建一个批处理。

a = 10;
% starts execution on separate workers
exp_handle = batch(@exp,1,{a});
sin_handle = batch(@sin,1,{a});

% waits ultil the first is complete and gets the result
wait(exp_handle);
yc = fetchOutputs(exp_handle); % cell

% waits until the second is complete and gets the result
wait(sin_handle);
xc = fetchOutputs(sin_handle); % cell

y = yc{1};
x = xc{1};

【讨论】：

感谢您的回答！我一直在玩批处理命令，发现它很慢。我发了另一个问题，你介意看一下吗？谢谢！ stackoverflow.com/questions/44081110/…
为什么使用batch 而不是parfeval？ parfeval 的语法对我来说似乎更好。

【解决方案2】：

您可以按照以下内容进行操作......

funcs = {@exp,@sin} ;
args = {2,pi/4} ;
sols = cell(1,2) ;
parfor n = 1:2
    sols{n}=funcs{n}(args{n});
end
M = sols{1} ; N = sols{2} ;

【讨论】：