Добавьте работу в очередь

Создайте параллельный пул p с двумя рабочими.

p = parpool(2);

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 2).

Когда вы используете parfeval чтобы запустить расчеты в фоновом режиме, функция создает и добавляет будущее для каждого расчета очереди пула. Задачи остаются в очереди, пока рабочий не становится неактивным. Когда рабочий становится неактивным, это начинает вычислять задачу, если очередь не пуста. Когда рабочий выполняет задачу, задача удалена из очереди, и рабочий становится неактивным.

Используйте parfeval создать массив фьючерсов f давая рабочим команду выполнить функциональный pause. Используйте аргумент 1 для третьего будущего и аргумента Inf для всех других фьючерсов.

for n = 1:5
    if n == 3
        f(n) = parfeval(@pause,0,1);
    else
        f(n) = parfeval(@pause,0,Inf);
    end
end

Каждое использование parfeval возвращает будущий объект, который представляет выполнение функции на рабочем. За исключением третьего будущего, каждое будущее займет бесконечное количество времени, чтобы вычислить. Будущее создается parfeval(@pause,0,Inf) крайний случай будущего, которое может замедлить очередь.

Отмените фьючерсы непосредственно

Можно использовать State свойство получить состояние фьючерсов. Создайте массив ячеек состояния каждого будущего в f.

{f.State}

ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'running'}    {'queued'}    {'queued'}    {'queued'}

Каждая задача за исключением трети делает паузу навсегда.

Отмените второе будущее непосредственно с cancel.

cancel(f(2));
{f.State}

ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'finished'}    {'running'}    {'queued'}    {'queued'}

После того, как вы отменяете второе будущее, третьи будущие запуски. Ожидайте, пока третье будущее не завершается, затем исследуйте состояния снова.

wait(f(3));
{f.State}

ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'finished'}    {'finished'}    {'running'}    {'queued'}

Третье будущее теперь имеет 'finished' состояния.

Проверяйте ошибки завершения

Когда будущее завершается, его State свойство становится 'finished'. Чтобы различать фьючерсы, которые отменяются и обычно завершаются, используйте Error свойство.

fprintf("f(2): %s\n", f(2).Error.message)

f(2): Execution of the future was cancelled.

fprintf("f(3): %s\n", f(3).Error.message)

f(3): 

Код отменяет второе будущее, как свойство сообщения указывает. Второе будущее было отменено, как утверждено в message свойство. Третье будущее завершается без ошибки, и поэтому не имеет сообщения об ошибке.

Отмените фьючерсы в очереди пула

Можно использовать FevalQueue свойство получить доступ к фьючерсам в очереди пула.

p.FevalQueue

ans = 
 FevalQueue with properties: 

        Number Queued: 1
       Number Running: 2

У очереди есть два свойства: RunningFutures и QueuedFutures. RunningFutures свойство является массивом фьючерсов, соответствуя задачам, которые в настоящее время запускаются.

disp(p.FevalQueue.RunningFutures)

 1x2 FevalFuture array:
 
         ID              State  FinishDateTime  Function  Error
       --------------------------------------------------------
    1    12            running                    @pause       
    2    15            running                    @pause       

QueuedFutures свойство является массивом фьючерсов, соответствуя задачам, которые в настоящее время ставятся в очередь и не выполнение.

disp(p.FevalQueue.QueuedFutures)

 FevalFuture with properties: 

                   ID: 16
             Function: @pause
       CreateDateTime: 15-Jul-2020 17:29:37
        StartDateTime: 
     Running Duration: 0 days 0h 0m 0s
                State: queued
                Error: none

Можно отменить одно будущее или массив фьючерсов. Отмените все фьючерсы в QueuedFutures.

cancel(p.FevalQueue.QueuedFutures);
{f.State}

ans = 1×5 cell
    {'running'}    {'finished'}    {'finished'}    {'running'}    {'finished'}

RunningFutures и QueuedFutures сортируются от самых старых до новейших, независимо от ли f в порядке от самых старых до новейших. Каждое будущее имеет уникальный ID свойство в течение времени жизни клиента. Проверяйте ID свойство каждых из фьючерсов в f.

disp(f)

 1x5 FevalFuture array:
 
         ID              State        FinishDateTime  Function  Error
       --------------------------------------------------------------
    1    12            running                          @pause       
    2    13  finished (unread)  15-Jul-2020 17:29:37    @pause  Error
    3    14  finished (unread)  15-Jul-2020 17:29:39    @pause       
    4    15            running                          @pause       
    5    16  finished (unread)  15-Jul-2020 17:29:39    @pause  Error

Сравните результат с ID свойство каждого RunningFutures.

for j = 1:length(p.FevalQueue.RunningFutures)
    rf = p.FevalQueue.RunningFutures(j);
    fprintf("p.FevalQueue.RunningFutures(%i): ID = %i\n", j, rf.ID)
end

p.FevalQueue.RunningFutures(1): ID = 12
p.FevalQueue.RunningFutures(2): ID = 15

Здесь, RunningFutures массив, содержащий f(1) и f(4). Если вы отменяете RunningFutures(2), вы отменяете четвертый будущий f(4).

Иногда, фьючерсы не доступны в рабочей области, например, если вы выполняете ту же часть кода дважды, прежде чем это закончится, или если вы используете parfeval в функции. Можно отменить фьючерсы, которые не доступны в рабочей области.

Очистите f из рабочей области.

clear f

Можно использовать RunningFutures и QueuedFutures к фьючерсам доступа, которые еще не завершились. Используйте RunningFutures отменять f(4).

rf2 = p.FevalQueue.RunningFutures(2);
cancel(rf2)
rf2.State

ans = 
'finished'

Чтобы отменить все фьючерсы все еще в очереди, используйте следующий код.

cancel([p.FevalQueue.RunningFutures p.FevalQueue.QueuedFutures])

Например, отправьте один запрос к параллельному пулу. Получите выходные параметры при помощи fetchOutputs.

f = parfeval(@magic,1,10);
value = fetchOutputs(f);

Можно также представить вектор из нескольких будущих запросов в a for- цикл и собирает результаты, когда они становятся доступными. Для КПД предварительно выделите массив будущих объектов прежде.

f(1:10) = parallel.FevalFuture;
for idx = 1:10
    f(idx) = parfeval(@magic,1,idx);
end

Получите отдельные будущие выходные параметры, когда они становятся доступными при помощи fetchNext.

magicResults = cell(1,10);
for idx = 1:10
    [completedIdx,value] = fetchNext(f);
    magicResults{completedIdx} = value;
    fprintf('Got result with index: %d.\n', completedIdx);
end

Создайте сетку параметра

Задайте область значений параметров, которые вы хотите исследовать в развертке параметра.

gridSize = 40;
sigma = linspace(5, 45, gridSize);
rho = linspace(50, 100, gridSize);
beta = 8/3;

Создайте 2D сетку параметров при помощи meshgrid функция.

[rho,sigma] = meshgrid(rho,sigma);

Создайте объект фигуры и установите 'Visible' к true так, чтобы это открылось в новом окне, за пределами live скрипта. Чтобы визуализировать результаты развертки параметра, создайте объемную поверхностную диаграмму. Обратите внимание на то, что инициализация Z компонент поверхности с NaN создает пустой график.

figure('Visible',true);
surface = surf(rho,sigma,NaN(size(sigma)));
xlabel('\rho','Interpreter','Tex')
ylabel('\sigma','Interpreter','Tex')

Настройте параллельную среду

Создайте пул параллельных рабочих при помощи parpool функция.

parpool;

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

Чтобы отправить данные от рабочих, создайте DataQueue объект. Настройте функцию, которая обновляет объемную поверхностную диаграмму каждый раз, когда рабочий отправляет данные при помощи afterEach функция. updatePlot функция является функцией, определяемой поддержки в конце примера.

Q = parallel.pool.DataQueue;
afterEach(Q,@(data) updatePlot(surface,data));

Выполните параллельную развертку параметра

После того, как вы зададите параметры, можно выполнить параллельную развертку параметра.

parfeval работает более эффективно, когда вы распределяете рабочую нагрузку. Чтобы распределить рабочую нагрузку, сгруппируйте параметры, чтобы исследовать в разделы. В данном примере разделите в универсальные разделы размера step при помощи оператора двоеточия (:). Полученный массив partitions содержит контуры разделов. Обратите внимание на то, что необходимо добавить конечную точку последнего раздела.

step = 100;
partitions = [1:step:numel(sigma), numel(sigma)+1]

partitions = 1×17

           1         101         201         301         401         501         601         701         801         901        1001        1101        1201        1301        1401        1501        1601

Для лучшей эффективности попытайтесь разделить в разделы, которые являются:

Чтобы представлять функциональное выполнение на параллельных рабочих и содержать их результаты, используйте будущие объекты.

f(1:numel(partitions)-1) = parallel.FevalFuture;

Разгрузите расчеты, чтобы быть параллельными рабочим при помощи parfeval функция. parameterSweep функция, определяемая помощника в конце этого скрипта, который решает систему Лоренца на разделе параметров, чтобы исследовать. Это имеет один выходной аргумент, таким образом, необходимо задать 1 как количество выходных параметров в parfeval.

for ii = 1:numel(partitions)-1
    f(ii) = parfeval(@parameterSweep,1,partitions(ii),partitions(ii+1),sigma,rho,beta,Q);
end

parfeval не делает блока MATLAB, таким образом, можно продолжить работать, в то время как расчеты происходят. Рабочие вычисляют параллельно и отправляют промежуточные результаты через DataQueue как только они становятся доступными.

Если вы хотите с блоком MATLAB до parfeval завершается, используйте wait функция на будущих объектах. Используя wait функция полезна, когда последующий код зависит от завершения parfeval.

wait(f);

После parfeval закончил расчеты, wait концы и вы можете выполнить больше кода. Например, постройте контур получившейся поверхности. Используйте fetchOutputs функция, чтобы получить результаты, сохраненные в будущих объектах.

results = reshape(fetchOutputs(f),gridSize,[]);
contourf(rho,sigma,results)
xlabel('\rho','Interpreter','Tex')
ylabel('\sigma','Interpreter','Tex')

Если вашей развертке параметра нужно больше вычислительных ресурсов, и у вас есть доступ к кластеру, можно увеличить parfeval расчеты. Для получения дополнительной информации смотрите, Масштабируют от Рабочего стола до Кластера.

Определение функций помощника

Задайте функцию помощника, которая решает систему Лоренца на разделе параметров, чтобы исследовать. Отправьте промежуточные результаты клиенту MATLAB при помощи send функция на DataQueue объект.

function results = parameterSweep(first,last,sigma,rho,beta,Q)
    results = zeros(last-first,1);
    for ii = first:last-1
        lorenzSystem = @(t,a) [sigma(ii)*(a(2) - a(1)); a(1)*(rho(ii) - a(3)) - a(2); a(1)*a(2) - beta*a(3)];
        [t,a] = ode45(lorenzSystem,[0 100],[1 1 1]);
        result = a(end,3);
        send(Q,[ii,result]);
        results(ii-first+1) = result;
    end
end

Задайте другую функцию помощника, которая обновляет объемную поверхностную диаграмму, когда новые данные прибывают.

function updatePlot(surface,data)
    surface.ZData(data(1)) = data(2);
    drawnow('limitrate');
end