parforOptions

Опции для parfor, такой как разделение итераций

Описание

пример

opts = parforOptions(cluster) создает набор опций для parfor это сообщает parfor выполнить операторы на рабочих в cluster не создавая параллельный пул. Вместо этого parfor представляет независимые задачи кластеру, чтобы выполнить тело цикла. parfor разделы и распределяют итерации рабочим согласно NumWorkers свойство, количество доступных рабочих, cluster.

пример

opts = parforOptions(pool) создает набор опций для parfor это сообщает parfor выполнить операторы на рабочих в параллельном пуле pool.

пример

opts = parforOptions(___,'RangePartitionMethod',method) использование method задавать, как разделиться parfor- итерации цикла в подобласти значений. Подобласть значений является непрерывным блоком итераций цикла это parfor выполняется как группа на рабочем.

пример

opts = parforOptions(___,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',n) делится parfor- итерации цикла в подобласти значений размера, не больше, чем n.

пример

opts = parforOptions(cluster,___,Name,Value) задает дополнительные опции для использования с кластерным объектом cluster.

Примеры

свернуть все

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 в 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:

  • Достаточно большой, что время вычисления является большим по сравнению с издержками планирования подобласти значений

  • Достаточно маленький, что существует достаточно подобластей значений, чтобы заставить всех рабочих напряженно трудиться

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

Входные параметры

свернуть все

Кластер в виде parallel.Cluster объект, на который parfor запуски. Чтобы создать кластерный объект, используйте parcluster функция.

Пример: opts = parforOptions(parcluster('local'));

Типы данных: parallel.Cluster

Размер подобласти значений для фиксированного метода разделения в виде положительного целого числа. Необходимо установить пару "имя-значение" 'RangePartitionMethod' к 'fixed'.

Пример: opts = parforOptions(cluster,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',5);

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Параллельный пул в виде parallel.Pool объект, на который parfor запуски. Чтобы создать параллельный пул, используйте parpool функция.

Пример: opts = parforOptions(parpool('local'));

Типы данных: parallel.Pool

Метод раздела области значений в виде одного из следующего:

  • 'auto' – Этот метод делит цикл на подобласти значений различных размеров. Это пытается достигнуть хорошей эффективности для разнообразия parfor- циклы.

  • 'fixed' – Разделите parfor- цикл в подобласти значений фиксированных размеров. Необходимо задать размер каждой подобласти значений путем установки 'SubrangeSize' пара "имя-значение".

  • указатель на функцию – Использование указатель на функцию, чтобы разделить итерации цикла на подобласти значений. Функция должна иметь форму sizes = customFcn(n,nw), где n количество итераций в parfor- цикл и nw количество рабочих, доступных, чтобы выполнить цикл. Когда цикл работает на параллельном пуле, nw количество рабочих в параллельном пуле. Когда цикл запускает использование кластера, nw NumWorkers свойство кластера. customFcn возвращает векторный sizes из размеров подобласти значений. Этот вектор должен удовлетворить sum(sizes) == n. Для получения дополнительной информации об указателях на функцию см. Создание указателя на функцию.

Пример: opts = parforOptions(cluster,'RangePartitionMethod','fixed','SubrangeSize',10);

Пример: opts = parforOptions(cluster,'RangePartitionMethod',@(n,nw) [2,4,4,n-10]);

Типы данных: char | function_handle

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

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

Отметьте, чтобы задать, добавляется ли клиентский путь к пути рабочего в виде разделенной запятой пары, состоящей из AutoAddClientPath и true или false.

Типы данных: логический

Отметьте, чтобы включить анализ зависимостей на parfor- тело цикла и передача потребовали файлов рабочим в виде разделенной запятой пары, состоящей из AutoAttachFiles и true или false.

Типы данных: логический

Файлы, чтобы передать рабочим в виде разделенной запятой пары, состоящей из AttachedFiles и вектор символов, строка, массив строк или массив ячеек из символьных векторов.

Пример: {'myFun.m','myFun2.m'}

Типы данных: char | string | cell

Пути, чтобы добавить к пути MATLAB® рабочих прежде parfor выполняется в виде разделенной запятой пары, состоящей из AdditionalPaths и вектор символов, строка, массив строк или массив ячеек из символьных векторов.

Пример: {'some/path/','another/path'}

Типы данных: char | string | cell

Выходные аргументы

свернуть все

parfor опции, возвращенные как parforOptions объект. Задавать опции для a parfor- цикл, передача ряд parfor опции к второму входному параметру parfor.

Пример: parfor(i=1:10,parforOptions(parcluster)); out(i)=i; end

Введенный в R2019a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте