Используя параллельные вычисления в Optimization Toolbox

Используя параллельные вычисления с многоядерными процессорами

Если у вас есть многоядерный процессор, вы можете видеть, что ускорение использует параллельную обработку. Можно установить параллельный пул нескольких рабочих с лицензией Parallel Computing Toolbox™. Для описания программного обеспечения Parallel Computing Toolbox смотрите Начало работы с Parallel Computing Toolbox (Parallel Computing Toolbox).

Предположим, что вы имеете двухъядерный процессор и хотите использовать параллельные вычисления:

Войти
```
parpool
```
в командной строке. MATLAB^® запускает пул рабочих, использующих многоядерный процессор. Если вы ранее установили кластерный профиль не по умолчанию, можно осуществить многожильное (локальное) вычисление:
```
parpool('local')
```
Примечание
В зависимости от ваших настроек MATLAB может запустить параллельный пул автоматически. Чтобы активировать эту опцию, проверяйте Automatically create a parallel pool в Home > Parallel > Parallel Preferences.
- Для использования командной строки войти
  options = optimoptions('solvername','UseParallel',true);
- Для приложения Оптимизации проверяйте Options > Approximated derivatives > Evaluate in parallel.

Когда вы запускаете применимый решатель с options, применимые решатели автоматически используют параллельные вычисления.

Чтобы остановить вычислительную оптимизацию параллельно, установите UseParallel к false, или набор приложение Оптимизации, чтобы не вычислить параллельно. Чтобы остановить весь параллельный расчет, войти

delete(gcp)

Используя параллельные вычисления с многопроцессорной сетью

Если у вас есть несколько процессоров в сети, используйте функции Parallel Computing Toolbox и программное обеспечение MATLAB Parallel Server™, чтобы установить параллельный расчет. Вот шаги, чтобы взять:

Убедитесь, что ваша система сконфигурирована правильно для параллельных вычислений. Согласуйте со своим системным администратором или обратитесь к документации Parallel Computing Toolbox.
Выполнять основную проверку:
1. В командной строке войти
  parpool(prof)
  где prof ваш кластерный профиль.
2. Рабочие должны смочь получить доступ к вашему файлу целевой функции и, если применимо, вашему нелинейному ограничительному файлу функции. Существует два способа гарантировать доступ:
  1. Распределите файлы рабочим, использующим parpool AttachedFiles аргумент. Например, если objfun.m ваш файл целевой функции и constrfun.m ваш нелинейный ограничительный файл функции, войти
    parpool('AttachedFiles',{'objfun.m','constrfun.m'});
    Рабочие получают доступ к своим собственным копиям файлов.
  2. Дайте путь к сетевому файлу к своим файлам. Если network_file_path сетевой путь к вашей цели или ограничительным файлам функции, войти
    pctRunOnAll('addpath network_file_path')
    Рабочие получают доступ к файлам функции по сети.
3. Проверяйте, является ли файл на пути каждого рабочего путем ввода
  pctRunOnAll('which filename')
  Если у какого-либо рабочего нет пути к файлу, сообщает это
  filename not found.
- Для использования командной строки войти
  options = optimoptions('solvername','UseParallel',true);
  где 'solvername' представляет один из нелинейных решателей та оценка параллели поддержки.
- Для приложения Оптимизации проверяйте Options > Approximated derivatives > Evaluate in parallel.

После того, как вы устанавливаете свою среду параллельных вычислений, применимые решатели автоматически используют параллельные вычисления каждый раз, когда вы вызываете их с options.

delete(gcp)

Тестирование параллельных расчетов

Чтобы протестировать видят, запускается ли проблема правильно параллельно,

Попробуйте свою проблему ни с чем не сравнимый расчет, чтобы гарантировать, что это запускается правильно последовательно. Убедитесь, что это успешно (дает правильные результаты) прежде, чем идти в следующий тест.
Установите UseParallel к true, и гарантируйте, что нет никакого параллельного пула с помощью delete(gcp). Снимите флажок с Automatically create a parallel pool в Home > Parallel > Parallel Preferences, таким образом, MATLAB не создает параллельный пул. Ваша проблема запускает parfor последовательно, с итерациями цикла в обратном порядке от for цикл. Убедитесь, что это успешно (дает правильные результаты) прежде, чем идти в следующий тест.
Установите UseParallel к true, и создайте параллельный пул с помощью parpool. Если у вас не будет многоядерного процессора или настроенной сети, вы не будете видеть ускорения. Это тестирование должно просто проверить правильность расчетов.

Не забудьте вызывать свой решатель с помощью аргумента опций, чтобы протестировать или использовать параллельную функциональность.

Документация