Создайте кластерный объект с помощью функции parcluster и создайте набор опций parfor с нею. По умолчанию parcluster использует ваш кластерный профиль по умолчанию. Проверяйте, что ваш профиль по умолчанию на вкладке Home MATLAB®, параллельно> Выбирают Default Cluster.

cluster = parcluster;
opts = parforOptions(cluster);

Чтобы запустить вычисления parfor непосредственно в кластере, передайте опции parfor как второй входной параметр к parfor.

Когда вы используете этот подход, parfor может использовать всех доступных рабочих в кластере, и рабочие становятся доступными, как только цикл завершается. Этот подход также полезен, если ваш кластер не поддерживает параллельные пулы.

values = [3 3 3 7 3 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

Используйте этот синтаксис, чтобы запустить parfor на большом кластере, не используя рабочих для дольше, чем необходимый.

Можно управлять, как parfor делит итерации на подобласти значений для рабочих с parforOptions. Управление разделением области значений может оптимизировать производительность parfor - цикл. Для лучшей производительности попытайтесь разделить в подобласти значений, которые являются:

К итерациям раздела в подобласти значений фиксированного размера создайте набор опций parfor, установите 'RangePartitionMethod' на 'fixed', и задайте размер подобласти значений с 'SubrangeSize'.

opts = parforOptions(parcluster,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',2);

Передайте опции parfor как второй входной параметр к parfor. В этом случае parfor делит итерации на три группы итераций 2.

values = [3 3 3 3 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

К итерациям раздела в подобласти значений переменного размера передайте указатель на функцию паре "имя-значение" 'RangePartitionMethod'. Эта функция должна возвратить вектор размеров подобласти значений, и их сумма должна быть равна количеству итераций. Для получения дополнительной информации об этом синтаксисе см. метод.

opts = parforOptions(parcluster,'RangePartitionMethod', @(n,nw) [2 1 1 2]);

Передайте опции parfor как второй входной параметр к parfor. В этом случае parfor делит итерации на четыре группы 2, 1, 1 и итераций 2.

values = [3 3 7 7 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

Можно использовать parforOptions, чтобы запустить parfor на рабочих параллельного пула. Используйте этот подход когда это необходимо, чтобы зарезервировать постоянное число рабочих для цикла parfor-. Можно также иметь более прекрасный контроль о том, как parfor делит итерации для рабочих.

Создайте параллельный пул с помощью функции parpool. По умолчанию parpool использует ваш кластерный профиль по умолчанию. Проверяйте, что ваш профиль по умолчанию на вкладке MATLAB Home, параллельно> Выбирают Default Cluster. Создайте набор опций parfor с параллельным объектом пула и задайте опции. Например, задайте подобласти значений фиксированного размера 2 как метод разделения.

p = parpool;

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).

opts = parforOptions(p,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',2);

Передайте опции parfor как второй входной параметр к функции parfor. parfor запускает тело цикла на параллельном пуле и делит итерации согласно opts.

values = [3 3 3 3 3 3];
parfor (i=1:numel(values),opts)
    out(i) = norm(pinv(rand(values(i)*1e3)));
end

Когда вы запускаете parfor с или ни с чем не сравнимый пул, по умолчанию, MATLAB выполняет автоматический анализ зависимостей на теле цикла. MATLAB передает требуемые файлы рабочим прежде, чем запустить операторы. В некоторых случаях необходимо явным образом передать те файлы рабочим. Для получения дополнительной информации смотрите, Идентификация программных зависимостей (MATLAB).

Если вы используете parfor ни с чем не сравнимый пул, используйте parforOptions, чтобы передать файлы. Создайте кластерный объект с помощью опции parcluster. Создайте набор опций parfor с кластерным объектом с помощью функции parforOptions. Чтобы передать файлы рабочим, используйте пару "имя-значение" 'AttachedFiles'.

cluster = parcluster;
opts = parforOptions(cluster,'AttachedFiles',{'myFile.dat'});

Передайте опции parfor как второй входной параметр к функции parfor. Рабочие могут получить доступ к необходимым файлам в теле цикла.

parfor (i=1:2,opts)
    M = csvread('myFile.dat',0,2*(i-1),[0,2*(i-1),1,1+2*(i-1)]);
    out(i) = norm(rand(ceil(norm(M))*1e3));
end