是否可以在这些代码中使用“parfor”在 Matlab 中进行并行计算？

Question

我在 Matlab 中使用parfor 进行并行计算。我不熟悉这个命令。如果可能，请查看下面的代码并告诉我是否可以使用parfor 编写它。 这些错误和警告出现在 Matlab 编辑器中：

• 由于使用了变量Dat 的方式，无法运行 parfor 循环。 （当我评论Dat.normXpj = normXpj(pj,:);这一行时，这个错误解决了，出现了类似如下错误的其他错误。

• 整个数组或结构Bound 是广播变量。这
  可能会导致不必要的通信开销。

  parfor pj = 1:size(normXpj,1)
  Dat.normXpj = normXpj(pj,:);
  
  if size(Dat.InitialGuess)==0
      X = (Bound(:,1)+(Bound(:,2)-Bound(:,1)).*rand(Nvar,1))';
  else
      X = Dat.InitialGuess;
  end
  
  [Xsqp, ~, FLAG,Options] = mopOPT(X,Dat);
  FEVALS = Options.funcCount;
  
  FES = FES+FEVALS;
  
  PSet(pj,:) = Xsqp;
  PFront(pj,:) = mop(Xsqp,Dat,0);
          if FLAG==-2
      disp('.......... Algo paso...');
  else
    F = PFront(pj,:);
    if Nobj==2
        plot(F(1,1),F(1,2),'*r'); grid on; hold on;
    elseif Nobj==3
  
     end
  end 
  end
  

Answer 1

这里的问题是，我们可以看到您没有以依赖于顺序的方式使用 Dat，但是由于您分配的方式，parfor 的静态分析机制无法推断出这一点进去。我认为您可以通过为循环的每次迭代创建一个全新的Dat 来解决此问题，如下所示：

Dat = struct('normXpj', rand(10,1), 'InitialGuess', 3);
normXpj = rand(10);
parfor idx = 1:10
    tmpDat = struct('normXpj', normXpj(:,idx), 'InitialGuess', Dat.InitialGuess);
    % use 'tmpDat'
    disp(tmpDat);
end

Answer 2

很遗憾，答案是否定的。在线：

Dat.normXpj = normXpj(pj,:);

您为Dat.normXpj 赋值，但您必须知道在parfor 循环中可以同时执行多个迭代。那么Dat.normXpj 应该使用什么值呢？ Matlab 无法决定，因此您的错误。

更一般地说，您的代码看起来很混乱。我想您想使用parfor 来提高执行速度。可能更有效的选择是使用分析器（请参阅profile）来检测代码中的瓶颈，并在可能的情况下进行更正。

最好的，