Симуляции BER с Parallel Computing Toolbox

Этот пример использует:

В этом примере показано, как улучшить скорость выполнения систем связи включающие симуляции BER. Чтобы улучшать производительность этих систем, один из доступных параметров состоит в том, чтобы параллелизировать симуляции. Этот пример вводит использование Parallel Computing Toolbox™ (PCT) в симуляциях BER. Это представляет два возможных способа параллелизировать симуляции BER и рекомендует лучший метод.

Проверка лицензий и открытие параллельного пула

Этот раздел проверяет на доступность PCT. При наличии это открывает параллельный пул рабочих и присваивает максимальный номер доступных рабочих в пуле к переменной numWorkers. Если не доступный это присваивает numWorkers = 1, в этом случае пример работает на одноядерном.

[licensePCT,~] = license( 'checkout','Distrib_Computing_Toolbox');
if ( licensePCT && ~isempty(ver('parallel')))
    if isempty(gcp('nocreate'))
        parpool;
    end
    pool = gcp;
    numWorkers = pool.NumWorkers;
else
    numWorkers = 1;
end

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 12).

Инициализация

Этот пример параллелизирует Пространственный пример Мультиплексирования, чтобы продемонстрировать использование PCT. Следующее является параметрами, должен был симулировать этот пример.

EbNo = 1:2:11;  % Eb/No in dB
N = 2;          % Number of transmit antennas
M = 2;          % Number of receive antennas
modOrd = 2;     % constellation size = 2^modOrd
numBits = 1e6;  % Number of bits
numErrs =  100; % Number of errors
lenEbNo = length(EbNo);
% Create a local random stream to be used for data generation for
% repeatability. Use the combined multiple recursive generator since it
% supports substreams.
hStr = RandStream('mrg32k3a'); % Setting the random stream
[berZF,berMMSE] = deal(zeros(lenEbNo,3));
[nerrsZF,nbitsZF,nerrsMMSE,nbitsMMSE] = deal(zeros(numWorkers,lenEbNo));

Параллелизация через область значений Eb/No

Первый метод параллелизирует через область значений Eb/No, где рабочие процессы одно значение Eb/No. Здесь эффективность ограничивается, к тому времени, когда требуется, чтобы обработать самое высокое значение Eb/No.

simIndex = 1;
str = 'Across the Eb/No range';
disp('Performing BER simulations with one worker processing one Eb/No value ...');

Performing BER simulations with one worker processing one Eb/No value ...

tic
parfor idx = 1:lenEbNo
    [BER_ZF,BER_MMSE] = simBERwithPCT(N,M,EbNo,modOrd, ...
        idx,hStr,numBits,numErrs);
    berZF(idx,:) = BER_ZF(idx,:);
    berMMSE(idx,:) = BER_MMSE(idx,:);
end
timeRange = toc;
clockBERwithPCT(simIndex,timeRange,timeRange,str);

Параллелизация через количество рабочих в параллельном пуле

Второй метод параллелизирует через количество доступных рабочих, где каждый рабочие процессы полный Eb/No располагается. Однако каждый рабочий количества (общее количество errors/numWorkers) ошибки прежде, чем перейти к следующему значению Eb/No. Этот метод использует все доступные ядра одинаково эффективно.

simIndex = simIndex + 1;
str = 'Across the number of available workers';
seed = 0:numWorkers-1;
disp('Performing BER simulations with each worker processing the entire range ...');

Performing BER simulations with each worker processing the entire range ...

tic
parfor n = 1:numWorkers
    hStr = RandStream('mrg32k3a','Seed',seed(n));
    for idx = 1:lenEbNo
        [BER_ZF,BER_MMSE] = simBERwithPCT(N,M,EbNo,modOrd, ...
            idx,hStr,numBits/numWorkers,numErrs/numWorkers);
        nerrsZF(n,idx) = BER_ZF( idx,2);
        nbitsZF(n,idx) = BER_ZF( idx,3);
        nerrsMMSE(n,idx) = BER_MMSE(idx,2);
        nbitsMMSE(n,idx) = BER_MMSE(idx,3);
    end
end
bZF = sum(nerrsZF,1)./sum(nbitsZF,1);
bMMSE = sum(nerrsMMSE,1)./sum(nbitsMMSE,1);
timeWorker = toc;

Ниже результаты, полученные на Windows® 10, 64-битном, Intel® Xeon® CPU W-2133, 3.6 ГГц, машина RAM на 64 ГБ с помощью шести ядер. Таблица показывает сравнение производительности вышеупомянутых методов. Мы видим, что второй метод выполняет лучше, чем первое. Они - результаты, полученные на одном запуске, и могут варьироваться от запущенного, чтобы запуститься.

--------------------------------------------------------------------------------------------
Type of Parallelization                             | Elapsed Time (sec)| Speedup Ratio
1. Across the Eb/No range                           |            1.9986 |       1.0000
2. Across the number of available workers           |            0.8362 |       2.3902
--------------------------------------------------------------------------------------------

График ниже показов кривые BER, полученные для нулевого принуждения (ZF) и приемников минимальной среднеквадратической ошибки (MMSE) с помощью различных методов распараллеливания.

plotBERwithPCT(EbNo,berZF(:,1),berMMSE(:,1),bZF,bMMSE);

Figure Spatial Multiplexing contains an axes. The axes with title 2x2 Uncoded QPSK System contains 8 objects of type line. These objects represent BER-ZF with parallelization across Eb/No, BER-MMSE with parallelization across Eb/No, BER-ZF with parallelization across workers, BER-MMSE with parallelization across workers.

Чтобы сгенерировать таблицу сравнения производительности для вашей машины, не прокомментируйте следующую строку кода и запустите этот целый скрипт.

% clockBERwithPCT(simIndex,timeRange,timeWorker,str);

Приложение

Следующие функции используются в этом примере:

Документация