Создайте кластерный объект с помощью parcluster функция, и создает набор parfor опции с ним. 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);

Запускать parfor расчеты непосредственно в кластере, передайте parfor опции 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 эффективность parfor- цикл. Для лучшей эффективности попытайтесь разделить в подобласти значений, которые являются:

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

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

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

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 различного размера передайте указатель на функцию 'RangePartitionMethod' пара "имя-значение". Эта функция должна возвратить вектор из 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 parfor опции как второй входной параметр к parfor. В этом случае, parfor делит итерации на четыре группы 2, 1, 1, и 2 итерации.

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 запускать parfor на рабочих параллельного пула. Используйте этот подход, когда это необходимо, чтобы зарезервировать постоянное число рабочих для parfor-цикл. Можно также иметь более прекрасный контроль на как parfor делит итерации для рабочих.

Создайте параллельный пул с помощью parpool функция. 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 parfor опции с параллельным объектом пула, и задают 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 parfor опции как второй входной параметр к parfor функция. 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.

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

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

Передайте parfor опции как второй входной параметр к parfor функция. 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