我可以在matlab中测量并行化的加速吗？

Question

如果我假设一个问题是并行化的候选者，例如矩阵乘法或其他一些问题，我使用 Intel i7 haswell 双核，有什么方法可以将并行执行与同一程序的顺序版本进行比较，或者 matlab 会根据我的架构优化程序（双核、四核 ..）？我想知道从一个好的基准并行程序中添加更多处理器的加速。

Answer 1

不幸的是，没有基准并行程序之类的东西。如果您测量基准算法的加速比，这并不意味着所有算法都将从并行化中受益

由于您的目标架构只有 2 个内核，您最好完全避免并行化，让 Matlab 和操作系统来优化执行。无论如何，这是我遵循的步骤。

• 通过计算理论上的加速来确定您的问题是否适合并行化。对矩阵乘法或高斯消元等问题进行了深入研究。由于我认为您的问题比这更复杂，因此请尝试将您的算法分解为简单的块，并逐块确定并行化的优势。
• 如果您发现算法的多个部分可以从并行化中受益，请单独研究这些部分。
• 获取顺序算法运行时间的统计信息。也就是说，在类似的条件（和类似的输入）下运行您的程序 X 次，然后平均运行时间。
• 获取并行算法运行时间的统计信息。
• 使用分析器测量。许多人建议使用tic 或toc 之类的函数。分析器将为您提供更准确的运行时间图，以及每个函数的详细信息。有关如何使用分析器的详细信息，请参阅documentation。
• 不要犯不考虑 Matlab 打开工作池的时间的错误（我假设您正在使用并行计算工具箱）。根据您的工人数量，池需要更多/更少的时间，在某些情况下可能长达 1 分钟 (2011b)！

Answer 2

您可以在 MATLAB 上尝试"Run and time" 功能。

或者简单地将一些 tic 和 toc 分别放在代码的开头和结尾。

Answer 3

Matlab 提供了许多计时函数来帮助您评估代码的性能：请阅读文档here 并选择您认为最适合您的情况的函数！特别要注意tictoc 和cputime 函数之间的区别。