使用 parfor 广播变量

Question

我现在正在尝试在 Matlab 中进行并行计算，并希望使用 parfor 循环来提高效率。问题是我可以保证每个循环彼此独立，但我最终需要更新一个全局变量（在 Matlab 中可能称为广播变量），当我想为其分配一些值时，有一个问题说它不能被分类。如果我仍然想在这个 Matlab 中做，我该如何解决这个问题或者有没有其他方法可以尝试提高效率？

代码是这样的：

Atoms(1:nOfAtomsInTwoDim,:)=TwoDimAtoms;
odd_type=TwoDimAtoms;
even_type=TwoDimAtoms;
even_type(:,1)=TwoDimAtoms(:,1)+LatticeSpacing/2;
even_type(:,2)=TwoDimAtoms(:,2)+LatticeSpacing/2;
parfor i=2:1:nOflayers+1
    temp_type=TwoDimAtoms;
    if mod(i,2)
        temp_type=odd_type;
        temp_type(:,3)=TwoDimAtoms(:,3)+(i-1)*LatticeSpacing/2;
    else
        temp_type=even_type;
        temp_type(:,3)=TwoDimAtoms(:,3)+(i-1)*LatticeSpacing/2;
    end
    iBegin=(i-1)*nOfAtomsInTwoDim+1;
    iEnd=i*nOfAtomsInTwoDim;
    Atoms(iBegin,iEnd,:)=temp_type;
end

Answer 1

您的代码不可执行，这使得弄清楚发生了什么有点棘手，正如@PetrH 指出的那样，我假设您最后的索引表达式旨在为Atoms(iBegin:iEnd,:)。

要在parfor 中进行这项工作，您需要将Atoms 安排为sliced（广播 变量是parfor 循环的输入，这些变量是恒定的，对于每次迭代）。换句话说，您的索引表达式需要更像

parfor i = ...
  ...
  Atoms(i, :) = ...;
end

说了这么多，如果这是你的整个parfor 循环，我会专注于矢量化而不是应用parfor。 parfor 循环中的工作量似乎相当小，不太可能给您带来太多好处，而我的猜测是矢量化应该会给您带来更好的加速。